Google acaba de lanzar Antigravity 2.0 en I/O 2026, y ya no es una sola aplicación: ahora incluye IDE de escritorio, CLI, SDK, Agentes Gestionados en la API de Gemini y una ruta empresarial mediante la Plataforma de Agentes Empresariales de Gemini. El Antigravity original, lanzado en noviembre de 2025, era un editor único. La versión 2.0 convierte ese editor en una pila de desarrollo completa orientada a agentes.
Si construyes APIs o entregas código en producción, el cambio práctico está en cómo automatizas trabajo de desarrollo: la app de escritorio ejecuta subagentes en paralelo, la CLI permite llevar agentes a scripts y CI, el SDK permite alojar agentes propios, y los Agentes Gestionados permiten llamar flujos agent-first desde la API de Gemini como hoy llamarías una generación de contenido.
En resumen
Google Antigravity 2.0, anunciado en I/O 2026 el 19 de mayo, expande el IDE original en cinco superficies:
| Superficie | Qué es | Uso práctico |
|---|---|---|
| Aplicación de escritorio 2.0 | IDE con subagentes dinámicos, tareas programadas y voz | Desarrollo diario asistido por agentes |
| CLI de Antigravity | Agentes desde terminal | Automatización, CI/CD, hooks |
| SDK de Antigravity | Acceso programático al arnés de agentes | Agentes personalizados alojados por tu equipo |
| Agentes Gestionados en Gemini API | Endpoints alojados para flujos agent-first | Tareas largas ejecutadas por Google |
| Plataforma de Agentes Empresariales | Despliegue empresarial en Google Cloud | Seguridad, auditoría y gobierno |
Las nuevas capacidades clave son subagentes dinámicos, tareas programadas, comandos de voz e integraciones con Google AI Studio, Android y Firebase. También aparece un nivel AI Ultra de $100 con 5 veces los límites del plan Pro.
Novedades en Antigravity 2.0
El Antigravity original se lanzó en noviembre de 2025 como vista previa pública gratuita para macOS, Windows y Linux. Incluía:
- Vista de Editor
- Superficie de Administrador para orquestar agentes asíncronos
- Artefactos para verificación
- Base de Conocimientos para contexto
- Soporte para Gemini 3 Pro, Claude Sonnet 4.5 y GPT-OSS
Antigravity 2.0 mantiene esa base y añade el resto de la pila.
| Superficie | Qué es | Para quién es |
|---|---|---|
| Aplicación de Escritorio 2.0 | IDE actualizado con subagentes dinámicos, tareas programadas y comandos de voz | Desarrolladores individuales |
| CLI de Antigravity | Creación de agentes desde terminal, sin GUI | Usuarios avanzados y automatización |
| SDK de Antigravity | Acceso programático al arnés de agentes de Google | Equipos que alojan agentes personalizados |
| Agentes Gestionados en Gemini API | Endpoints para flujos agent-first alojados | Equipos que ya consumen Gemini |
| Plataforma de Agentes Empresariales de Gemini | Ruta de despliegue empresarial | Clientes de Google Cloud |
A nivel de implementación, la decisión principal es dónde ejecutar el agente:
- Localmente en escritorio si necesitas revisión visual, edición interactiva y control manual.
- En CLI si quieres automatizar tareas repetibles.
- Con SDK si necesitas lógica propia y control de infraestructura.
- Como Agente Gestionado si prefieres que Google aloje el ciclo del agente.
- En la plataforma empresarial si necesitas controles de seguridad y auditoría.
La aplicación de escritorio: subagentes, tareas programadas y voz
La aplicación de escritorio sigue siendo el producto principal. En la práctica, estas son las novedades que más cambian el flujo de trabajo.
1. Subagentes dinámicos
En la versión 1.0, la Superficie de Administrador permitía observar un agente y despachar otros de forma asíncrona. En 2.0, el agente principal puede generar subagentes para paralelizar trabajo.
Ejemplo de prompt útil:
Audita el flujo de autenticación en todos los microservicios.
Divide el trabajo por servicio.
Devuelve:
1. riesgos encontrados
2. archivos modificados
3. pruebas necesarias
4. cambios incompatibles
En vez de revisar servicio por servicio, el agente puede dividir la tarea en subagentes, cada uno con alcance sobre un servicio específico.
Casos donde tiene sentido:
- Auditorías multi-repositorio
- Refactorizaciones repetitivas
- Revisión de autenticación/autorización
- Migraciones de dependencias
- Generación de pruebas por módulo
Recomendación práctica: define límites explícitos.
No modifiques archivos fuera de services/auth.
No crees subagentes con profundidad mayor a 2.
No hagas commits automáticamente.
Devuelve un plan antes de editar.
2. Tareas programadas
La automatización en segundo plano ahora tiene una superficie propia. Configuras una tarea con una programación tipo cron y el agente puede ejecutarse sin que abras la app.
Patrones útiles:
- Actualizaciones nocturnas de dependencias
- Escaneos semanales de seguridad
- Refactorizaciones después de crear una etiqueta de release
- Generación periódica de reportes técnicos
- Revisión automática de deuda técnica
Ejemplo de tarea programada:
Cada lunes a las 08:00:
1. Revisa dependencias vulnerables.
2. Crea una rama por servicio afectado.
3. Actualiza solo versiones patch/minor.
4. Ejecuta pruebas.
5. Genera un resumen con riesgos.
6. No abras PR si fallan pruebas.
Para evitar problemas en producción, úsalo solo con tareas idempotentes o con bloqueo explícito. Un cron puede fallar, reintentarse o ejecutarse dos veces.
3. Comandos de voz
Los comandos de voz permiten dictar instrucciones cortas, pedir diffs o lanzar pruebas sin escribir.
Ejemplos prácticos:
Ejecuta las pruebas del módulo de pagos.
Muéstrame el diff del middleware de rate limit.
Explica por qué falla este test.
La voz es útil para comandos breves. Para especificaciones largas, restricciones de seguridad o cambios multiarchivo, sigue siendo mejor escribir el prompt.
4. Integraciones nuevas
Antigravity 2.0 añade integración con:
- Google AI Studio para importar y exportar proyectos.
- Android para crear aplicaciones móviles con flujos de agente.
- Firebase para desplegar sin cambiar de contexto.
La aplicación de escritorio sigue siendo gratuita para individuos con el plan Pro. El nuevo plan Ultra añade 5 veces los límites por $100 al mes, y Ultra Premium ofrece 20 veces los límites por $200 al mes.
La CLI de Antigravity
La CLI es una de las adiciones más relevantes para equipos que automatizan desarrollo y pruebas. Expone el arnés de agentes desde terminal, sin interfaz gráfica.
Ejemplo básico:
antigravity agent run "refactor the rate-limit middleware" \
--repo ./services/api \
--model gemini-3.5-flash
Esto permite ejecutar agentes desde:
- scripts locales
- hooks de pre-commit
- pipelines de CI
- jobs programados
- validaciones antes de despliegue
Ejemplo de uso en una pipeline:
antigravity agent run "review this PR for breaking API changes" \
--repo . \
--model gemini-3.5-flash \
--output artifacts/agent-review.json
npm test
La CLI tiene una forma distinta a Claude Code y OpenAI Codex. Claude Code funciona principalmente como CLI de agente único. La CLI de Antigravity puede orquestar múltiples agentes desde terminal, despachar subagentes y usar programación.
Un flujo práctico para APIs:
# 1. El agente modifica el código
antigravity agent run "add pagination to the /users endpoint" \
--repo ./services/api
# 2. Ejecutas pruebas
npm test
# 3. Ejecutas validación de contrato
apidog run ./apidog/users-contract.json
Combinado con Apidog en modo headless, puedes construir una pipeline donde el agente escribe código, Apidog valida contratos y la PR solo avanza si la API sigue cumpliendo la especificación.
El SDK de Antigravity
El SDK expone el arnés de agentes de forma programática. Sirve cuando quieres definir agentes propios con prompts, herramientas permitidas y reglas de ejecución.
Ejemplo conceptual en Python:
from antigravity import Agent, Tool
agent = Agent(
model="gemini-3.5-flash",
tools=[Tool.shell, Tool.code_edit, Tool.web_search],
system="You are a backend code reviewer. Block any PR that ships SQL without an index.",
)
result = agent.run("review PR #421")
print(result.artifacts)
Casos de uso:
- revisores automáticos de PR
- agentes internos para migraciones
- generación de pruebas
- validación de políticas de arquitectura
- automatización de mantenimiento
Un patrón útil es limitar herramientas por tipo de tarea.
review_agent = Agent(
model="gemini-3.5-flash",
tools=[Tool.web_search],
system="Review only. Do not edit files."
)
migration_agent = Agent(
model="gemini-3.5-flash",
tools=[Tool.shell, Tool.code_edit],
system="Edit files only under ./migrations and ./src/db."
)
El SDK está optimizado para modelos Gemini. Otros proveedores pueden funcionar, pero Gemini obtiene las optimizaciones de latencia, caché y llamadas a herramientas. Es el mismo patrón que explicamos en la guía de flujos agent-first.
Agentes Gestionados en la API de Gemini
Los Agentes Gestionados añaden una familia de endpoints a Gemini API donde describes un objetivo, defines herramientas permitidas y Google ejecuta el ciclo del agente.
Piensa en ellos como agentes serverless:
- tú declaras el objetivo
- defines herramientas disponibles
- Google gestiona iteraciones
- Google maneja reintentos
- pagas por ejecución
Comparación práctica:
| Patrón | Quién gestiona el ciclo | Cuándo usarlo |
|---|---|---|
| Llamadas directas al modelo | Tu aplicación | Inferencia rápida, alto volumen, bajo costo |
| Agentes Gestionados | Tareas largas, retries, workflows con herramientas | |
| Escritorio / CLI / SDK | Tu entorno | Control local, privacidad, integración con repos |
La mayoría de equipos mezclará los tres:
- Direct model calls para clasificación, extracción y generación simple.
- Agentes Gestionados para tareas largas con estado.
- SDK o CLI para flujos internos ligados al repositorio.
Ejemplo conceptual de request:
{
"goal": "Review the OpenAPI contract and identify breaking changes",
"tools": [
{
"type": "http",
"name": "fetch_openapi_spec"
}
],
"input": {
"baseSpecUrl": "https://example.com/openapi-main.json",
"candidateSpecUrl": "https://example.com/openapi-pr.json"
}
}
Si ya llamas Gemini 3 Pro desde Apidog, puedes añadir el nuevo endpoint de Agentes Gestionados a tu colección, configurar autenticación y simular la forma de respuesta antes de gastar presupuesto en ejecuciones reales.
Empresa: Antigravity en la Plataforma de Agentes Empresariales de Gemini
Para organizaciones en Google Cloud, Antigravity se conecta con la Plataforma de Agentes Empresariales de Gemini.
Esto habilita:
- SSO mediante Google Workspace
- registros de auditoría por acción del agente
- controles con VPC Service Controls
- análisis de ejecuciones con BigQuery
- almacenamiento de credenciales con Cloud KMS
El punto importante para implementación: las definiciones de agente pueden moverse entre el SDK y la plataforma empresarial. Puedes desarrollar localmente, probar con infraestructura propia y luego desplegar en la plataforma empresarial cuando necesites auditoría y controles de seguridad.
Esta era la pieza que faltaba en nuestra comparación original de Antigravity vs Cursor. Cursor tiene una oferta empresarial, pero Antigravity se beneficia de la integración directa con Google Cloud.
Explicación de los niveles de precios
Antigravity 2.0 introduce tres niveles principales:
| Plan | Mensual | Límites |
|---|---|---|
| Pro | Incluido en AI Pro | Base |
| AI Ultra | $100 | 5 veces los límites Pro |
| AI Ultra Premium | $200, antes $250 | 20 veces los límites Pro |
Para desarrolladores individuales, Pro es suficiente para evaluar el producto. Si haces refactorizaciones multi-repo, tareas programadas frecuentes o sesiones largas con subagentes, es probable que alcances los límites de Pro.
Regla práctica:
- Usa Pro para pruebas, exploración y tareas puntuales.
- Usa Ultra si ejecutas agentes a diario.
- Usa Ultra Premium si varios flujos de equipo dependen de agentes.
Todavía existe un nivel gratuito para características de la vista previa pública original. Puedes revisar la base en nuestra cobertura de Antigravity 1.0.
Antigravity vs Cursor, Windsurf y Claude Code
Comparación directa de superficies agent-first:
| Característica | Antigravity 2.0 | Cursor | Windsurf | Claude Code |
|---|---|---|---|---|
| IDE de escritorio | Sí, autónomo | Sí, fork de VS Code | Sí, fork de VS Code | No |
| CLI | Sí, nuevo en 2.0 | No | No | Sí |
| SDK / API programática | Sí, nuevo en 2.0 | No | Limitado | Sí, SDK de Agente |
| Orquestación multiagente | Sí, Manager + subagentes dinámicos | Composer, agente único | Cascade, agente único | Subagentes |
| Tareas programadas | Sí, nuevo en 2.0 | No | No | Modo de ejecución continua |
| Comandos de voz | Sí, nuevo en 2.0 | No | No | No |
| API de agentes gestionados | Sí, Gemini API | No | No | Agentes Gestionados de Claude |
| Plataforma empresarial | Sí, Gemini Enterprise | Cursor para Empresas | Windsurf Enterprise | Anthropic Enterprise |
| Modelo predeterminado | Gemini 3.5 Flash | Claude Sonnet 4.5 | Varios | Claude Sonnet 4.5 |
| Otros modelos | Claude, GPT-OSS | Claude, GPT, Gemini | Claude, GPT | Principalmente Claude |
Resumen de decisión:
- Elige Antigravity 2.0 si necesitas orquestación multiagente, programación o integración con Gemini.
- Elige Cursor si tu prioridad es autocompletado y edición asistida dentro de un flujo similar a VS Code.
- Elige Claude Code si quieres una CLI madura centrada en Claude.
- Evalúa Windsurf si ya estás en su ecosistema.
Para una experiencia de autocompletado, Cursor Composer 2.5 sigue siendo fuerte. Para CLI, Claude Code tiene madurez. Antigravity 2.0 destaca cuando necesitas orquestación, subagentes y ejecución programada.
Conectando Antigravity 2.0 con Apidog
Para equipos API-first, hay tres flujos útiles.
1. Llamar a Agentes Gestionados desde Apidog
Añade el endpoint de Agentes Gestionados a tu colección de Gemini.
Ejemplo de endpoint proyectado:
POST https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/agents:run
Configura autenticación con:
x-goog-api-key: {{GEMINI_API_KEY}}
Ejemplo de body:
{
"goal": "Validate this OpenAPI specification and identify breaking changes",
"tools": [
{
"type": "http",
"name": "fetch_spec"
}
],
"input": {
"specUrl": "https://api.example.com/openapi.json"
}
}
En Apidog, guarda variables de entorno:
GEMINI_API_KEY=your-key
GEMINI_BASE_URL=https://generativelanguage.googleapis.com
2. Probar APIs generadas por agentes
Los agentes escriben código, pero ese código debe cumplir contratos.
Flujo recomendado:
- El agente modifica el endpoint.
- Ejecutas unit tests.
- Ejecutas pruebas de contrato en Apidog.
- Comparas el OpenAPI generado contra la especificación esperada.
- Bloqueas la PR si hay breaking changes.
Ejemplo de checklist para una PR generada por agente:
- [ ] No cambia rutas públicas sin aprobación
- [ ] Mantiene códigos HTTP documentados
- [ ] Mantiene campos requeridos
- [ ] Agrega tests de contrato
- [ ] Actualiza OpenAPI si cambia la respuesta
3. Simular respuestas de agentes de larga duración
Los Agentes Gestionados pueden tardar minutos. Durante desarrollo frontend, no conviene depender de ejecuciones reales.
Usa mocks en Apidog para simular una respuesta completada:
{
"id": "agent_run_123",
"status": "completed",
"result": {
"summary": "No breaking changes found",
"findings": []
}
}
Después cambia el mock por el endpoint real cuando tu UI ya maneje estados como:
queuedrunningcompletedfailedrequires_action
Descarga Apidog, importa tu colección de Gemini API y añade los Agentes Gestionados como un nuevo grupo de requests. El patrón es el mismo que para conectar Gemini 3 o Gemini Omni.
Mejores prácticas y precauciones
Limita la profundidad de subagentes
Los subagentes dinámicos pueden generar más subagentes. Sin límite, puedes consumir presupuesto rápidamente.
Define restricciones:
Máximo 2 niveles de subagentes.
Máximo 5 archivos modificados por ejecución.
Solicita confirmación antes de cambios destructivos.
Usa tareas programadas solo para trabajo idempotente
Una tarea programada puede fallar, reintentarse o ejecutarse dos veces. Diseña como si eso fuera a pasar.
Buen candidato:
Generar reporte semanal de endpoints sin cobertura de pruebas.
Mal candidato:
Eliminar recursos antiguos sin confirmación.
Mezcla voz y texto
Usa voz para comandos rápidos:
Ejecuta los tests.
Usa texto para instrucciones con restricciones:
Refactoriza el módulo de pagos sin cambiar contratos públicos.
No modifiques la base de datos.
No cambies nombres de campos en respuestas JSON.
No migres desde Cursor sin una prueba paralela
Antigravity y Cursor optimizan flujos distintos. Haz una semana de uso paralelo antes de mover a todo el equipo.
Evalúa:
- calidad de diffs
- latencia
- consumo de límites
- integración con repos existentes
- comportamiento en PRs grandes
- compatibilidad con tu stack
Simula ejecuciones caras durante desarrollo
Los Agentes Gestionados facturan por ejecución, no por token. Para UI y pruebas de integración, usa mocks en Apidog y ejecuta contra el endpoint real solo en fases necesarias.
Revisa notas de versión de la CLI
La CLI tiene calidad de vista previa en Linux. macOS y Windows son más fluidos. Antes de ponerla en CI, valida:
antigravity --version
antigravity doctor
Preguntas frecuentes
¿Qué es Google Antigravity 2.0?
Antigravity 2.0 es el lanzamiento de mayo de 2026 de la plataforma de desarrollo agent-first de Google. Expande el IDE original en una pila completa: aplicación de escritorio, CLI, SDK, Agentes Gestionados en la API de Gemini y despliegue empresarial mediante la Plataforma de Agentes Empresariales de Gemini.
¿Es gratuito Antigravity 2.0?
El nivel base Pro está incluido con suscripciones existentes de Google AI Pro. El plan Ultra cuesta $100 al mes y ofrece 5 veces los límites Pro. Ultra Premium cuesta $200 al mes, reducido desde $250, y ofrece 20 veces los límites.
¿Qué modelos soporta Antigravity 2.0?
Soporta Gemini 3 Pro y Gemini 3.5 Flash como modelo predeterminado, además de Claude Sonnet 4.5 de Anthropic y GPT-OSS de OpenAI. La plataforma está optimizada para Gemini, con menor latencia y costo dentro de la familia de Google.
¿En qué se diferencia Antigravity 2.0 de Cursor?
Antigravity es un IDE autónomo diseñado para orquestación multiagente, con subagentes dinámicos, tareas programadas y Superficie de Administrador. Cursor es un fork de VS Code centrado en completado asistido y un agente Composer. Puedes ver más en la comparación Antigravity vs Cursor.
¿Qué es la CLI de Antigravity?
Es un binario de terminal que ejecuta el mismo arnés de agente que la aplicación de escritorio, pero sin GUI. Está pensado para usuarios avanzados, automatización y CI. A diferencia de Claude Code, soporta subagentes dinámicos de forma nativa.
¿Qué son los Agentes Gestionados en la API de Gemini?
Son endpoints donde Google aloja el ciclo del agente. Declaras el objetivo y las herramientas permitidas; Google gestiona iteración, reintentos y ejecución de herramientas. El modelo de pago es por ejecución.
¿Puedo usar Antigravity 2.0 con Apidog?
Sí. Apidog puede gestionar la superficie API de los Agentes Gestionados, simular respuestas de ejecuciones largas y validar contratos OpenAPI generados por agentes. La configuración de Apidog es similar a la integración con Gemini 3.
¿Cuándo se lanzó Antigravity 2.0?
El 19 de mayo de 2026 en Google I/O 2026.
Conclusión
Antigravity 2.0 muestra que Google no está apostando por un único editor, sino por una pila completa para desarrollo agent-first: escritorio para trabajo interactivo, CLI para automatización, SDK para agentes propios, API gestionada para producción y plataforma empresarial para escala.
Si construyes APIs, la novedad más importante son los Agentes Gestionados en la API de Gemini. Encajan con integraciones existentes de Gemini y permiten mover tareas largas a una superficie gestionada. Combínalos con Apidog para simular, validar contratos y reducir el riesgo antes de llevar agentes a producción.
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