Editor de código IA Antigravity de Google revisado – Rendimiento con Gemini 3

Introducción

La última incursión de Google en el desarrollo asistido por IA llega bajo el nombre Antigravity. Comercializado como un editor de código de nueva generación que combina autocompletado, un agente de IA y un gestor de agentes a nivel de proyecto, Antigravity está construido sobre la misma pila tecnológica que impulsó al anterior editor Windsurf. Esta reseña examina cómo el producto se corresponde con sus promesas, especialmente cuando se combina con el nuevo modelo Gemini 3.

Antecedentes y adquisición

El lenguaje visual y las características centrales de Antigravity se derivan de forma inequívoca de Windsurf. Tras la adquisición por parte de Google del código fuente de Windsurf —y de su equipo fundador— esos ingenieros fueron integrados a DeepMind. El producto original Windsurf fue vendido posteriormente a Cognition, los creadores de Devon, dejando a Google con el motor subyacente y una hoja de ruta para una experiencia renombrada.

Puntos clave de la adquisición:

• Google obtuvo el código fuente completo de Windsurf y al personal clave.
• El antiguo equipo de Windsurf se incorporó a DeepMind, donde se desarrolló Antigravity.
• Cognition mantiene ahora el producto legado Windsurf, mientras Google se centra en Antigravity.

Instalación e interfaz de usuario

Antigravity está disponible para macOS, Windows y Linux. Tras la descarga, el instalador ofrece importar la configuración de Windsurf, facilitando la transición a los usuarios existentes.

La UI refleja el diseño de Windsurf:

• Explorador de archivos a la izquierda con los mismos íconos coloridos que eran exclusivos de Windsurf.
• Panel del editor en el centro, donde se escribe el código.
• Panel de agente a la derecha, donde se introducen los prompts y se muestran las respuestas.
• Un cuadro de diálogo Configuración que replica las opciones de configuración de Windsurf, incluidos los tool‑tips que simplemente sustituyen el término “cascade” por “agent”.

En conjunto, la interfaz se siente como una versión anterior de Windsurf ligeramente renovada, más que un rediseño total.

Gestor de agentes – ¿Un Verdant de bajo presupuesto?

Una de las nuevas funciones promocionadas de Antigravity es el Gestor de agentes, pensado para ayudar a los desarrolladores a supervisar múltiples agentes de IA en distintos proyectos. El concepto recuerda a Verdant, un entorno basado en VS Code elogiado por su flujo de trabajo intuitivo con agentes.

Observaciones comparativas:

• Verdant ofrece una vista limpia y centrada en el proyecto, con una bandeja de entrada, tareas y navegación por hilos bien definidas.
• El gestor de Antigravity presenta secciones similares, pero carece del pulido y la cohesión de Verdant.
• La UI parece añadida de forma forzada, con estilos inconsistentes y mecanismos de retroalimentación limitados.

Aunque funcional, el Gestor de agentes no alcanza la experiencia fluida que Verdant establece como referencia.

Pruebas de referencia

Para evaluar el rendimiento práctico, se ejecutó una serie de prompts de referencia a través de Antigravity impulsado por Gemini 3. Las tareas incluyeron:

• Implementar una calculadora TUI en Go
• Construir un juego sencillo “Godo” en Go
• Completar un benchmark de corrección ortográfica de larga duración
• Desarrollar pequeñas aplicaciones (Nux, Tari) que requieren razonamiento en varios pasos

Resultados:

• Calculadora TUI en Go: completada con un error menor que se corrigió fácilmente.
• Juego Godo: falló tras varios intentos; el agente no pudo producir una solución funcional.
• Benchmark de corrección ortográfica: se agotó el tiempo y generó errores, indicando dificultad con tareas prolongadas.
• Aplicaciones Nux y Tari: fallos similares, con el agente abortando después de unos pocos prompts.

El patrón muestra que Antigravity maneja bien tareas simples y de un solo paso, pero tropieza con flujos de trabajo complejos y multi‑paso. Los errores a menudo requerían intervención manual, reduciendo la productividad global.

Deficiencias técnicas

Durante las pruebas surgieron varios problemas técnicos:

• Integración con el navegador: Antigravity puede invocar un navegador para verificar la finalización de tareas, una función heredada de modelos Gemini anteriores. En la práctica, las comprobaciones del navegador fueron superficiales y pasaron por alto errores evidentes de la UI.
• Heurísticas de ahorro de tokens: el agente recorta con frecuencia el contexto para ahorrar tokens, lo que degrada la calidad del código generado.
• Arnés de agente defectuoso: a pesar de las capacidades de Gemini 3, el arnés que lo rodea introduce inestabilidad, provocando bloqueos y salidas incompletas.
• UI inconsistente: los elementos parecen retroajustados, creando una experiencia fragmentada que se asemeja más a un prototipo rápido que a un producto pulido.

Comparación con herramientas de Google existentes

Google ya ofrece varias soluciones de desarrollo potenciadas por IA:

• Firebase Studio: proporciona una UI ligera con integración a VS Code.
• Extensión Gemini Code Assist para VS Code: entrega autocompletado y sugerencias de agente directamente dentro del editor más popular.
• Gemini CLI: permite interacciones por línea de comandos con los modelos Gemini para generación de código.

Antigravity se solapa considerablemente con estas herramientas pero no aporta una ventaja clara. Su punto de venta único —un editor integrado con un gestor de agentes incorporado— no justifica la curva de aprendizaje adicional, dado que existen alternativas más maduras.

Conclusión

Antigravity de Google es esencialmente un editor Windsurf renombrado, con una revisión superficial de la UI y un Gestor de agentes añadido, pero poco desarrollado. Aunque puede atender prompts de codificación sencillos cuando se combina con Gemini 3, falla en tareas más exigentes y multi‑paso y presenta una serie de errores de usabilidad.

Para los desarrolladores que ya utilizan VS Code o Firebase Studio, Antigravity ofrece poco incentivo para cambiar. El producto se percibe apresurado, y la integración de Gemini 3 no compensa la inestabilidad subyacente.

En su estado actual, Antigravity es un experimento interesante pero no una alternativa viable a las herramientas de desarrollo asistidas por IA ya consolidadas. Las futuras iteraciones necesitarán una UI más coherente, una orquestación de agentes robusta y una integración más profunda con el ecosistema de Google antes de poder considerarse competitivas.