Intenté dejar que la antigravedad construyera un agente para mí. Aquí está lo que realmente sucedió
Hace poco probé una nueva aproximación al desarrollo asistido por agentes con una herramienta llamada Antigravity alimentada por Gemini 3 Pro y decidí dejar que los agentes trabajaran casi sin supervisión para ver hasta dónde podían llegar. En lugar de sugerencias en línea o un chat estilo copiloto, Antigravity levanta agentes que leen el repositorio, proponen cambios, ejecutan comandos y hasta navegan por la aplicación en un navegador integrado. Quería saber si este enfoque podía entregar una característica completa si yo me apartaba y dejaba que los agentes actuaran.
El experimento que diseñé fue realista y multidisciplinar: implementar un flujo de pago como invitado y recuperación de carritos abandonados con envíos de correo usando Resend o Nodemailer, además de integrar un hook analítico mínimo con TensorLake. Esa combinación toca frontend, backend, base de datos, correo y analítica, por lo que es ideal para probar agentes que deben coordinar varios subsistemas.
La base técnica del proyecto era común: React con TypeScript en el frontend, Node y Express en el backend, PostgreSQL como base de datos y autenticación con JWT. Antigravity ofrece agentes especializados: un Code Agent que edita y refactoriza código, un Terminal Agent que corre scripts y migraciones, un Browser Agent que interactúa con la app en ejecución, un Research Agent que consulta patrones y un Agent Manager que coordina todo. Todos comparten contexto y pueden actuar en paralelo.
Para reproducir el experimento preparé un branch limpio, confirmé que la aplicación ejecutara y que la suite de tests pasara, añadí la clave de Resend en las variables de entorno y dicté a los agentes una directiva clara: diseñen primero un plan de misiones, luego ejecuten con el objetivo de entregar un flujo de checkout como invitado, emails de recuperación de carrito y eventos de TensorLake para cart created y cart abandoned. Pedí commits pequeños y legibles y que usaran las herramientas Code, Terminal y Browser para completar y verificar el trabajo.
Lo más destacado fue la capacidad de planificación y orquestación. Los agentes generaron un plan de tareas coherente similar al que escribiría un desarrollador real, y luego ejecutaron en un orden razonable: crear modelo de datos para carritos de invitado, añadir migraciones, implementar rutas de Express, crear componentes React mínimos, instalar dependencias y probar en el navegador. La coordinación entre generación de código, ejecuciones en terminal y comprobaciones en navegador fue notablemente fluida.
Técnicamente había menos caos de lo que esperaba: los controladores, rutas y componentes generados fueron en su mayoría legibles y directos, y la instrumentación para enviar correos con Resend o Nodemailer quedó bien estructurada. Los nombres de campos y las formas de los payloads se mantuvieron consistentes entre frontend y backend, evitando el clásico desajuste entre ambos lados. La integración de TensorLake se mantuvo discreta y eficiente, sin transformar el código en un monstruo analítico.
Sin embargo, las limitaciones fueron claras especialmente en el frontend. Los agentes esbozaron y conectaron componentes rápidamente, pero la pulitura del comportamiento, el manejo de estado y las validaciones requirieron múltiples iteraciones. En varios puntos hubo que ajustar cómo se enlazaban las peticiones con los componentes para que la experiencia fuera robusta. En resumen, la generación fue rápida pero el proceso de depuración y refinado UI consumió la mayor parte del tiempo.
Otro aspecto importante es que el sistema acelera mucho tareas que implican cambios en múltiples archivos o repetición de patrones: scaffolding de rutas, migraciones, refactors y prototipado end to end fueron áreas donde Antigravity brilló. En cambio, para decisiones arquitectónicas delicadas, requisitos de negocio muy específicos o diseño de interfaz con alta usabilidad, la intervención humana sigue siendo esencial.
El resultado final fue positivo: la característica quedó funcional tras varias correcciones, incluyendo checkout como invitado, correos de recuperación de carrito y los eventos básicos de TensorLake. Lo que normalmente me hubiera llevado entre dos y cuatro días se condensó en unas pocas horas de supervisión y depuración, lo que demuestra el valor de los agentes como aceleradores del trabajo de ingeniería.
En Q2BSTUDIO aplicamos este tipo de enfoques combinándolos con nuestras capacidades en desarrollo de aplicaciones y software a medida para ofrecer soluciones que integran inteligencia artificial sin perder control ni calidad. Si buscas cómo llevar IA a tus proyectos, considera nuestras soluciones de inteligencia artificial e ia para empresas o explora opciones de apps y software a medida adaptadas a tus necesidades. Ofrecemos también servicios complementarios en ciberseguridad, pentesting, servicios cloud aws y azure, y Business Intelligence con Power BI para cerrar el ciclo desde la infraestructura hasta el análisis.
Si vas a probar agentes en tu propio proyecto, aquí tienes una checklist práctica: trabaja en una rama limpia, confirma que todo corre localmente y que los tests pasan, proporciona variables de entorno necesarias, pide al agente un plan de misiones antes de que edite archivos, deja que Code, Terminal y Browser agents ejecuten la mayor parte del flujo y solo intervén cuando pierdan contexto o entren en bucles. Finalmente, realiza una revisión manual de migraciones, rutas, wiring de emails y trazas analíticas para garantizar seguridad y coherencia.
En conclusión, los agentes IA ofrecen un incremento de productividad real para tareas repetitivas y cross-file, actúan como multiplicadores del trabajo del desarrollador y son especialmente útiles para prototipado y scaffolding. En Q2BSTUDIO combinamos estas capacidades de agentes IA con experiencia en ciberseguridad, servicios cloud y inteligencia de negocio para entregar proyectos completos y seguros. Si te interesa ver cómo aplicar agentes IA a tus flujos o quieres desarrollar una solución a medida que integre automatización, analítica y seguridad, podemos ayudarte a diseñarla y desplegarla.
Palabras clave: aplicaciones a medida, software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio, ia para empresas, agentes IA, power bi.