Google Antigravity es un nuevo entorno de desarrollo integrado que combina la familiaridad de VS Code con asistentes autónomos impulsados por modelos avanzados como Gemini 3 Pro. Apunta a transformar cómo se construyen y mantienen aplicaciones, introduciendo agentes que pueden ejecutar tareas en segundo plano, detectar errores y corregirlos de forma autónoma. Esta guía reúne mis observaciones prácticas, pasos para empezar, recomendaciones de uso y comparativas con herramientas similares.
Tabla de contenidos
- 🛠️ Instalación y primer arranque
- ⚙️ Modelos y modos: planning vs fast
- 🚀 Crear un proyecto real con React y Vite
- 🤖 Agentes: el corazón del IDE
- 🔑 Integración con Gemini y gestión de API Keys
- ⚠️ Errores, autocorrección y estabilidad
- 🔍 Comparación con Google AI Studio, Cursor y Windsurf
- 📦 Deploy y consideraciones de seguridad
- 💡 Consejos prácticos y mejores prácticas de prompts
- 🧭 Flujo de trabajo recomendado
- ⏳ Limitaciones y qué esperar
- ✅ Conclusión y recomendaciones finales
🛠️ Instalación y primer arranque
La instalación es directa: desde la página de descarga se elige el sistema operativo y se ejecuta el instalador. Durante la configuración inicial se ofrecen opciones familiares para quienes vienen de VS Code, incluida la posibilidad de importar configuraciones previas. El instalador guía por temas visuales (modo oscuro, etc.) y por la configuración del agente Antigravity: políticas de ejecución y comportamiento por defecto.
Al iniciar por primera vez, la interfaz resulta muy reconocible: estructura de editores, paneles laterales y terminal integrado. Eso facilita la adopción. El primer paso importante es iniciar sesión con Google y aceptar los términos. Tras esto, la pantalla muestra las opciones de modelos y modos operativos disponibles.
⚙️ Modelos y modos: planning vs fast
Antigravity trae soporte para varios modelos por defecto, entre ellos Gemini 3 Pro (High y Low), Claude Sonnet 4.5 y opciones de código abierto. Además existen dos modos clave para ejecutar prompts:
- Planning: recomendado para el primer prompt, donde se le entrega al agente todo el contexto, requerimientos y se espera un resultado estructurado y pensado.
- Fast: ideal para cambios pequeños, iteraciones rápidas o ediciones puntuales que no requieren reflexión profunda.
Antes de lanzar la generación compleja, es buena práctica especificar la tecnología objetivo (por ejemplo: React). Antigravity generará el proyecto usando esa especificación. El modelo en modo High suele ser el más preciso para planificación de arquitectura y lógica core.
🚀 Crear un proyecto real con React y Vite
El flujo para bootstrapear una aplicación es muy fluido: después de indicar los requerimientos y la tecnología (React + Vite en el ejemplo), Antigravity ejecuta comandos locales para preparar el entorno, instalar dependencias y crear la estructura del proyecto.
Al finalizar se levanta un servidor local y se muestra el puerto en el que corre. Se incluye también una configuración para pruebas de navegación automatizadas que requieren una extensión o permiso para controlar el navegador, lo cual permite al agente navegar y probar la app como si fuera un QA.
Ese flujo local es distinto a una experiencia completamente hospedada: en Antigravity se preparan artefactos en tu máquina, por lo que es necesario tener el entorno local listo para ejecutar y depurar. Esa decisión de diseño otorga control, pero también requiere atención a permisos y seguridad.
🤖 Agentes: el corazón del IDE
Uno de los elementos más diferenciadores es el sistema de agentes. Los agentes actúan como colaboradores autónomos que reciben tareas, las ejecutan y reportan resultados en un buzón (inbox). Esto permite trabajar de forma asíncrona: se puede cerrar el editor y regresar después para revisar qué completaron los agentes.
- Enviar una tarea es tan simple como redactar un requerimiento y seleccionar la opción de ejecución en background.
- El agent manager muestra el plan, el progreso y los resultados, y permite abrir conversaciones específicas por proyecto.
- Los agentes pueden ejecutar pruebas, corregir estilos, crear componentes y ajustar la UI según requisitos.
Por ejemplo, se puede pedir: «Mejora el diseño, mejor UX/UI en general; hazlo más moderno y minimalista». El agente crea un plan, ejecuta los cambios y notifica cuando termina. Esa dinámica acerca una experiencia tipo equipo colaborativo, donde el IDE delega y reporta avances.
🔑 Integración con Gemini y gestión de API Keys
Para conectar con Gemini desde Antigravity es necesario generar una API key desde Google AI Studio y proveerla al proyecto. El IDE facilita este proceso: permite pegar la clave y generar automáticamente el archivo de configuración necesario. El archivo queda protegido y la API key no se expone en texto claro en la UI.
Enlace para generar API Key y consultar AI Studio: https://aistudio.google.com
Al integrar la API, el IDE es capaz de utilizar Gemini para planificación, generación de código y navegación asistida. Ese puente entre el IDE local y la plataforma de modelos ofrece potencia, pero obliga a cuidar la gestión de claves y permisos.
⚠️ Errores, autocorrección y estabilidad
La herramienta está en fase preview y muestra un estado «verde pero con fallos». Algunos errores comunes que encontré:
- Desconexiones al intentar listar modelos o conectarse con Gemini. A veces los agentes terminan por error.
- Mensajes intermitentes en el panel: procesos que parecen «muertos» y luego se reanudan solos.
- Pequeñas inconsistencias en la UI del agent manager que requieren recarga.
Un punto interesante es la capacidad de autocorrección. En un caso el agente falló al obtener la lista de modelos, pero logró reintentar y recuperar el estado, sugiriendo que el sistema intenta auto-resolver problemas comunes. Eso no elimina la necesidad de supervisión humana, pero reduce el tiempo de diagnóstico en errores típicos.
La recomendación práctica: usar la herramienta con expectativas razonables; aprovecharla para prototipado y generación acelerada, pero mantener control manual en despliegue y seguridad.
🔍 Comparación con Google AI Studio, Cursor y Windsurf
Antigravity comparte el mismo ADN de VS Code pero añade agentes y una integración nativa con Gemini. Comparado con otras herramientas:
- Google AI Studio: más orientado a principiantes y al desarrollo en la nube; ofrece deploys rápidos y flujo guiado. AI Studio es ideal si buscas una experiencia hospedada y simple.
- Cursor: enfocado en programación asistida con editor y atajos de IA. Cursor ha sido la referencia para desarrolladores que quieren asistencia dentro del editor.
- Windsurf: otra alternativa con su propio enfoque y estructura de precios.
Antigravity puede posicionarse como un «killer» de Cursor en la medida en que perfeccione los agentes y la estabilidad. Sin embargo, el modelo de negocio y la curva de adopción determinarán si realmente desplaza las alternativas. Actualmente se ofrece gratis en preview, pero es probable que se convierta en una herramienta de pago.
Enlaces útiles:
Antigravity: https://antigravity.google
Comparativa conceptual y enlaces a otros recursos:
Gemini 3 Pro (referencia): https://youtu.be/Kh6RMInBZlw
📦 Deploy y consideraciones de seguridad
Deployar una app generada por Antigravity no es distinto a deployar cualquier app React/Vite. Existen opciones económicas como Hostinger donde es posible publicar una aplicación sin necesidad de una VPS dedicada, siempre que se protejan las claves y endpoints sensibles.
Recomendaciones para deployment:
- Nunca subir claves de API al repositorio público. Usar variables de entorno en el servidor y secretos gestionados por el proveedor de hosting.
- Si se hace deploy en un servicio compartido, crear una capa en el backend que actúe como proxy para la API de Gemini. Esto permite controlar el uso de la clave y aplicar límites.
- Seguir el procedimiento de protección de claves que recomiendan proveedores: rotación de claves, permisos mínimos y reglas de acceso IP si están disponibles.
Guía útil sobre publicar apps React en Hostinger: https://youtu.be/5to-rNEIz1o
💡 Consejos prácticos y mejores prácticas de prompts
Un prompt bien estructurado mejora drásticamente los resultados. Algunos consejos simples pero efectivos:
- Usar formato Markdown para organizar requerimientos. Eso ayuda al modelo a entender secciones y entregables.
- Especificar la tecnología (por ejemplo: React, TypeScript, Tailwind) desde el inicio.
- Definir claramente el alcance: qué páginas, componentes y comportamiento se espera.
- Para el primer prompt usar el modo planning y pedir un PRD o plan de ejecución.
- Para cambios puntuales usar fast y ser muy preciso en la instrucción.
- Pedir siempre un resumen final con todos los archivos generados y pasos para ejecutar localmente.
«Actúa como una estratega de negocios virtual que analiza el perfil del usuario y le dice exactamente cuánto cobrar, cómo empaquetar sus servicios y qué decir para cerrar la venta.»
Ese ejemplo de prompt demuestra cómo formular un requerimiento de producto que luego se puede transformar en componentes, rutas y lógica de UI. Cuanto más estructurado sea el prompt, mejor será el resultado.
🧭 Flujo de trabajo recomendado
A continuación, un flujo práctico para aprovechar Antigravity de forma segura y eficiente:
- Preparar el entorno local y crear una cuenta de Google si no la tienes.
- Descargar e instalar Antigravity desde la web oficial: https://antigravity.google
- Seleccionar el modelo adecuado: Planning para arquitectura, Fast para ediciones.
- Especificar la tecnología (React, Vite, TypeScript) y pegar un prompt con formato Markdown que incluya PRD y criterios de aceptación.
- Permitir la creación del proyecto y revisar el servidor local cuando levante el localhost.
- Integrar la API Key de Gemini desde AI Studio y validar que el agente puede listar modelos y ejecutar requests.
- Enviar tareas a agentes en background para mejoras de diseño, corrección de bugs o pruebas automatizadas.
- Revisar el inbox, validar cambios y hacer pruebas manuales antes de poner en staging o producción.
- Implementar una capa backend segura para manejar llamadas a Gemini en producción y proteger claves.
⏳ Limitaciones y qué esperar
Antigravity está en un período de preview. Las limitaciones actuales incluyen bugs intermitentes, errores de conexión y cambios abruptos en la UI. Gran parte de estas fallas se atribuyen a que el equipo es relativamente nuevo y muchas personas que trabajaban en otras startups del ecosistema están migrando al proyecto.
Expectativas realistas:
- Mejoras continuas en la estabilidad a medida que se itera en el producto.
- Posible modelo de negocio pagado en el futuro; es probable que exista alguna capa gratuita limitada.
- Competencia con Cursor y Windsurf en funcionalidad y precio. El mercado dictará si Antigravity se posiciona como reemplazo o complemento.
✅ Conclusión y recomendaciones finales
Antigravity ofrece una experiencia potente para desarrolladores que buscan integrar agentes autónomos dentro del flujo de desarrollo. Su ventaja principal es el sistema de agentes, que permite delegar tareas y recibir resultados sin mantener una sesión abierta. La integración nativa con Gemini 3 Pro añade capacidad de planificación y generación avanzada.
Recomendaciones:
- Probar Antigravity si eres desarrollador intermedio o avanzado interesado en agentes y control local. Es ideal para quienes ya manejan VS Code y quieren una experiencia más técnica.
- Los principiantes pueden preferir Google AI Studio por su enfoque guiado y hospedado.
- Usar la preview para experimentar, pero planear flujos de producción que incluyan protección de claves y validaciones manuales.
Enlaces y recursos citados:
Antigravity: https://antigravity.google
Google AI Studio: https://aistudio.google.com
Cómo publicar apps React en Hostinger: https://youtu.be/5to-rNEIz1o
Gemini 3 Pro (referencia): https://youtu.be/Kh6RMInBZlw
Playlist sobre crear apps web: https://www.youtube.com/playlist?list=PLBTuX25MUpdo9YuMzu-o9c80p1q40EBfI
Video original de referencia: https://www.youtube.com/watch?v=KrBA7RvWrgo
Notas finales
Antigravity es una propuesta ambiciosa que mezcla la flexibilidad de un editor local con la potencia de agentes basados en modelos de lenguaje. Si bien aún tiene detalles por pulir, su promesa de cambiar la forma en que delegamos tareas en el desarrollo es clara. La clave será la estabilidad, el modelo de precios y la madurez de los agentes. Para equipos que quieran experimentar con flujos de trabajo asistidos por IA, es una herramienta que merece la pena explorar.
