🤔 Google Antigravity: ¿reemplazará esta IDE a los programadores en 2026?
🚨 Respuesta: No, no los reemplazará, al menos no en 2026–2027. Es una herramienta que funciona bien solo con prototipos simples y MVP, pero para productos serios (monolitos, enterprise, despliegue en producción) es cruda, inestable e insegura. 📅 Google Antigravity salió el 18 de noviembre de 2025 junto con Gemini 3 Pro (1 millón de tokens, Deep Think). 💻 Es una IDE agent-first basada en un fork de VS Code con acceso de agentes al editor, terminal y navegador. 🤖 Los agentes planifican tareas (hasta 50 pasos), escriben código, prueban, corrigen errores y pueden desplegar en GCP. 📊 Cada tarea se completa con un Artefacto (plan, diff, logs, video del navegador); esta es una característica realmente útil para la verificación.
💰 La vista previa es gratuita, pero con límites estrictos (se restablecen cada 5 horas, suficiente para 20–40 minutos de trabajo intenso). 🔄 Se admiten Claude Sonnet 4.5 y GPT-OSS. ⚡ En los 11 días posteriores al lanzamiento, muchos elogian la aceleración de la creación de prototipos de 4 a 8 veces para tareas simples, pero para proyectos reales, es una frustración total: 🐛 cuelgues, errores, 🛡️ agujeros de seguridad y la necesidad de correcciones manuales constantes. 👨💻 No es un "equipo de desarrollo autónomo", sino un asistente experimental que hasta ahora irrita más de lo que ayuda en el trabajo serio.
"Antigravity no es otro Copilot. Es la primera IDE construida para agentes, no para personas", anuncio oficial de Google, 18 de noviembre de 2025. Pero en la práctica, todavía es muy crudo.
🌐 Acceso oficial
https://antigravity.google/ (el sitio es mínimo, la descarga se realiza a través de guías como secondtalent.com o recursos oficiales de Google) 🚀
⚡ En resumen (realista)
- ✅ Autonomía: parcial: los agentes trabajan de forma independiente solo en tareas simples, en tareas complejas se necesita un control y edición constantes
- ✅ Artefactos: la mejor característica: los videos, planes y registros brindan transparencia (pero a menudo incompletos o truncados)
- ⚠️ Gratis ahora: sí, pero con cuotas estrictas: suficiente para 2–4 tareas, luego espere 5 horas
- ✅ Velocidad: prototipos simples (aplicación Todo, CLI): 9–20 minutos; proyectos medianos/complejos: 40–90+ minutos con ediciones manuales y cuelgues
- 🎯 Obtendrá: una revisión honesta sin exageraciones: errores reales, riesgos de seguridad, comparaciones y por qué todavía NO es un reemplazo de Cursor/VS Code
- 👇 Más detalles a continuación: mis pruebas, comentarios de la comunidad y por qué no migro a Antigravity por completo
📑 Contenido del artículo:
- 🎯 Qué es Google Antigravity y por qué todavía NO es una revolución
- 📊 Arquitectura técnica y modelos
- 🔧 Mis más de 48 horas de pruebas (con fallas reales)
- ⚠️ Desventajas y puntos débiles (muy honesto)
- 🚀 Comparación con Cursor, Copilot, Devin, Aider
- 💼 Casos reales de los primeros 11 días (principalmente negativos)
- 🤖 Integración con GCP y herramientas
- 📉 Futuro del desarrollo: predicciones realistas para 2026–2027
- ❓ Preguntas frecuentes: sin adornos
- ✅ Conclusiones y recomendaciones
🎯 Qué es Google Antigravity y por qué todavía NO es una revolución (análisis honesto después de 11 días de exageración) 🤔
Google Antigravity es una nueva IDE agent-first (entorno de desarrollo orientado a agentes) que Google lanzó el 18 de noviembre de 2025 junto con Gemini 3 Pro. Básicamente, es un fork de Visual Studio Code, que se reconstruyó por completo para agentes de IA autónomos. Google pagó $2.4 mil millones por la tecnología y el equipo de la startup Windsurf (no una compra completa, sino una colaboración profunda) para crear una herramienta donde el desarrollador ya no escribe código manualmente, sino que administra agentes.
En el papel, todo parece un gran avance 🔥:
- 🛠️ Acceso completo de los agentes: al editor de archivos, la terminal y el navegador integrado (a través de Gemini Computer Use)
- 🧠 Planificación autónoma: el agente divide la tarea en más de 50 pasos, sin su participación
- 📹 Artefactos: la mejor característica: después de la ejecución, obtiene un informe completo con un plan, git diff, registros de terminal, resultados de pruebas y video del trabajo en el navegador (el agente registra cómo hace clic y prueba la interfaz de usuario)
- 💬 Manager Surface: una interfaz de chat separada donde establece una tarea en lenguaje natural ("Cree una aplicación Todo con Supabase, autorización y modo oscuro"), y el agente hace todo por sí mismo
- ☁️ Integración profunda con GCP (Cloud Run, GKE, Cloud Build): implementación automática
- 🤖 Soporte para múltiples modelos: Gemini 3 Pro (1M de contexto, Deep Think), Claude Sonnet 4.5, GPT-4.1 OSS
Suena como el futuro, ¿verdad? Muchos en los primeros días gritaron "¡Este es el fin de la codificación!" y "¡Reemplazará a todos en 2026!". Pero después de 11 días de uso real por parte de la comunidad (incluidas mis más de 48 horas de pruebas), la imagen es bastante diferente 😓.
Por qué todavía NO es una revolución:
- ⏳ Cuotas estrictas y cuelgues: la vista previa es gratuita, pero las cuotas se agotan en 20–40 minutos. Luego espere 5 horas. "Sobrecarga del proveedor de modelos" es el error más común.
- 🔴 Agujeros de seguridad críticos: ya en los primeros días se encontró una puerta trasera a través de la configuración y la exfiltración de datos (el agente roba .env sin previo aviso). Google lo cerró parcialmente, pero el riesgo sigue siendo alto.
- 🐛 Errores en todas partes: las sesiones se interrumpen, los artefactos se olvidan, las extensiones de VS Code fallan o no funcionan, la búsqueda es lenta, Enter en el chat envía el mensaje de inmediato.
- 😩 Frustración de UI/UX: la interfaz está abarrotada, el chat se fusiona con los registros, para los principiantes, es un caos total.
- ⚠️ Funciona solo en tareas simples: aplicación Todo, script CLI, página de destino: está bien. Todo lo que sea >5–10k líneas o lógica compleja: el agente comienza a alucinar, ignora los casos extremos y rompe el código.
Conclusión de la sección 🚨: Antigravity es la herramienta de agente más ambiciosa de 2025 con algunas características realmente interesantes (especialmente los artefactos con video 🤩), pero a partir de noviembre de 2025, es una beta cruda que se lanzó demasiado pronto. Para prototipos simples y codificación de vibraciones, sí, es genial. Para el trabajo real, hasta ahora es una frustración y un riesgo totales. La revolución se pospone hasta los parches en diciembre–enero. Mientras tanto, Cursor sigue siendo el rey 👑.
📊 Arquitectura técnica y modelos: cómo funciona Antigravity bajo el capó (y por qué todavía es crudo) 🛠️
Google Antigravity es un fork de Visual Studio Code, completamente reconstruido para un enfoque agent-first. El motor principal es Gemini 3 Pro con un contexto de 1 millón de tokens y el modo Deep Think para la planificación de múltiples etapas (más de 50 pasos). Hay dos interfaces:
- 🖥️ Editor View: editor clásico con autocompletado y chat
- 💬 Manager Surface: un chat separado donde establece una tarea en lenguaje natural y los agentes coordinan todo el trabajo
Los agentes obtienen acceso completo: a archivos, terminal, navegador integrado (basado en Gemini Computer Use). Planifican, escriben código, ejecutan pruebas, corrigen errores e incluso implementan en GCP (Cloud Run, GKE, Cloud Build) de forma independiente. Cada tarea se completa con un Artefacto: esta es una característica realmente genial 🔥: un informe completo con un plan, git diff, registros, resultados de pruebas y un video del trabajo en el navegador.
El soporte para múltiples modelos (Gemini, Claude Sonnet 4.5, GPT-4.1 OSS) y la integración profunda con GCP hacen que la arquitectura sea flexible en el papel. Pero en la práctica (a partir del 29/11/2025), todo se echa a perder debido a:
- ⚠️ Sobrecarga constante del servidor ("sobrecarga del proveedor de modelos": el error más común)
- ⏳ Cuotas estrictas: suficiente para 20–40 minutos de trabajo intenso, luego espere 5 horas
- 🐛 Errores con el contexto entre sesiones, olvidando artefactos, bloqueos en proyectos grandes
- 🔴 Vulnerabilidades de seguridad críticas: inyección de prompt, puerta trasera a través de mcp_config.json, exfiltración de datos (ya confirmada por Aaron Portnoy de Mindgard y Google)
- 😩 UI abarrotada, soporte limitado para extensiones de VS Code (Prettier, ESLint a menudo fallan)
En general, el 65–70% de los comentarios son positivos sobre el potencial y los artefactos, pero el 30–35% es pura frustración: "buggy as hell", "hits quota limit every 20 minutes", "no para el trabajo real".
📈 Tabla de modelos compatibles (a partir del 29/11/2025)
| Modelo | Contexto | Velocidad | Calidad | Acceso | Mejor para | Dolores de cabeza 🔴 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Gemini 3 Pro (Deep Think) | 1 000 000 | Media (10–50 min por tarea, a menudo se cuelga) | Buena para la planificación, pero alucinaciones + agujeros de seguridad | Gratis (cuotas cada 5 horas) | Prototipos con UI/navegador | Sobrecarga, agotamiento rápido de cuotas, fuga de datos a través de la inyección de prompt |
| Claude Sonnet 4.5 | 200 000 | Rápida (2–10 min) | La más estable para la refactorización | Gratis | Características rápidas, CLI | Menos contexto, no siempre disponible debido a la sobrecarga |
| GPT-4.1 OSS | 128 000 | Rápida (5–15 min) | Lógica estable, pero aburrida | Gratis | Código heredado | Problemas con la integración, a menudo la peor calidad de los diffs |
📊 Ventajas vs Desventajas (honestamente, sin gafas de color rosa)
| Ventajas ✅ | Desventajas 🔴 |
|---|---|
| Acceso gratuito a los mejores modelos | Cuotas estrictas: realmente 20–40 minutos de trabajo |
| Artefactos con video: lo mejor para la verificación | Agujeros de seguridad críticos (puerta trasera, exfiltración) |
| Deep Think para la planificación compleja | Cuelgues frecuentes y bloqueos de sesión |
| Navegador integrado para pruebas | UI abarrotada, las extensiones fallan |
| Múltiples modelos | Inestabilidad en proyectos >10k líneas |
Conclusión 🤷♂️: La arquitectura es cósmica en el papel, pero la ejecución es una versión beta de Windows 95: la idea 🔥, y la realidad son bloqueos, cuotas y el miedo a perder el archivo .env. Ideal solo para prototipos de hasta 1k líneas. Todo lo que sea más grande es dolor, sufrimiento y ediciones manuales. Esperamos parches en diciembre.
