Probé dejar que Antigravity creara y dirigiera agentes dentro de mi propio proyecto para ver hasta dónde podían llegar con mínima intervención humana. Antigravity es un IDE con agentes impulsados por Gemini 3 Pro capaces de leer el repositorio, proponer cambios, ejecutar comandos y hasta navegar y probar la aplicación en un navegador integrado. La experiencia se sintió menos como un autocompletado y más como un conjunto de flujos de trabajo automatizados actuando directamente sobre la base de código.
El experimento consistió en pedirle a los agentes que implementaran una función real: checkout como invitado y recuperación de carritos abandonados por correo electrónico usando Resend o Nodemailer, más un pequeño hook de analítica con Tensorlake. Este caso toca backend, base de datos, frontend, envío de correos y telemetría, por eso era idóneo para evaluar cómo los agentes gestionan tareas que cruzan varias capas del proyecto.
La preparación fue simple: trabajé sobre una rama limpia del repositorio, verifiqué que la aplicación y la suite de tests corrían localmente, añadí la clave API de Resend al .env y lancé Antigravity. El sistema levanta varios agentes: Code Agent que edita y refactoriza, Terminal Agent que ejecuta scripts y migraciones, Browser Agent que interactúa con la app en ejecución, Research Agent que busca patrones y referencias, y un Agent Manager que coordina todo.
Mi prompt inicial pedía un plan de misiones antes de tocar archivos y solicitaba entregables concretos: flujo de checkout para invitados, emails de recuperación de carrito, eventos de Tensorlake para cart created y cart abandoned, y tests actualizados donde tocara. Pedir un plan primero fue clave: la respuesta de Antigravity llegó con una descomposición coherente de tareas que luego ejecutó por fases.
Durante la ejecución los agentes realizaron acciones típicas de ingeniería: añadieron rutas y controladores en Express, modificaron migrations y modelos de PostgreSQL, generaron componentes React con TypeScript, instalaron dependencias como Resend o Nodemailer y el SDK de analítica, y usaron el navegador integrado para recorrer el flujo end to end. Las herramientas compartían contexto y las transiciones entre terminal, código y navegador se sintieron coordinadas.
Lo que hizo muy bien fue la planificación y la coherencia de datos a lo largo del stack. Los nombres de campos y las formas de los payloads permanecieron consistentes entre backend y frontend, evitando el típico desajuste semántico. El wiring del envío de correos quedó claro y razonable, y la integración mínima con Tensorlake añadió solo un par de hooks sin convertir el proyecto en un centro de tracking. Además, las correcciones cuando algo fallaba fueron rápidas y ordenadas.
Las limitaciones aparecieron sobre todo en la capa de interfaz. Antigravity scaffoldea componentes React con gran velocidad, pero los detalles finos como manejo de estado complejo, validaciones específicas y casos frontera requirieron varias iteraciones y supervisión manual. La unión inicial entre frontend y backend tampoco siempre fue perfecta: existían endpoints y componentes, pero forzar la sutura correcta llevó ida y vuelta. En resumen, la generación fue rápida, pero el debugging del UI consumió varias horas.
El balance final fue positivo: la funcionalidad completa quedó operativa —checkout como invitado, emails de recuperación y tracking básico— en una fracción del tiempo que normalmente me habría llevado. Donde un feature así puede costar entre dos y cuatro días de trabajo, con los agentes se comprimió a unas pocas horas de supervisión y depuración. Antigravity no sustituye a un desarrollador, pero acelera enormemente tareas de scaffolding, wiring de backend y refactors repetitivos.
Recomendaciones prácticas para replicarlo: empezar siempre en una rama limpia con tests pasados; configurar variables de entorno como la clave de Resend; pedir explícitamente un plan de misiones antes de autorizar ediciones; dejar que los agentes ejecuten Code, Terminal y Browser con intervención mínima; intervenir solo cuando haya bucles de fallos, pérdida de contexto u opciones de diseño claramente equivocadas; y hacer una revisión manual final sobre migrations, rutas, envío de correo y trazas de analítica.
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Conclusión: dejar que una plataforma agent-driven realice un feature complejo funciona y acelera mucho el trabajo, especialmente en tareas de backend, migraciones y scaffolding. Para lograr resultados pulidos en la interfaz y decisiones arquitectónicas críticas, la supervisión humana sigue siendo esencial. Usar agentes como aceleradores dentro de un proceso robusto y con buenas prácticas de DevOps y ciberseguridad ofrece una gran palanca para entregar valor más rápido sin comprometer la calidad.
