La mayoría de herramientas de codificación con IA siguen el mismo patrón: un modelo, una conversación, una ventana de contexto. Tú preguntas, el asistente responde, y tú te encargas de pegar el código donde haga falta. Google cree que ese modelo ya se ha quedado corto. En I/O 2026, la compañía presentó algo que aspira a cambiar la dinámica por completo.

Qué es Google Antigravity

Se llama Google Antigravity 2.0 y es una plataforma de desarrollo pensada desde cero para trabajar con agentes. No es un copiloto que autocompleta código. No es un chat que te sugiere funciones. Es un sistema que recibe una idea, la descompone en tareas y las ejecuta hasta entregar algo funcional.

La versión 2.0 llega como una evolución radical de lo que antes se conocía como Gemini CLI. Si usabas esa herramienta o las extensiones de Gemini Code Assist en tu IDE, toca migrar: el acceso de consumidor a Gemini CLI se cierra el 18 de junio de 2026, y todo se concentra en Antigravity. No es una transición cosmética. Google ha rehecho la arquitectura completa para que el agente no sea un complemento, sino el centro de todo el flujo de trabajo.

La propuesta es ambiciosa. Antigravity quiere que le describas lo que necesitas construir y se encargue de llevarlo a producción. Desde el diseño inicial hasta la integración con servicios, pasando por pruebas y despliegue. El motor por defecto es Gemini 3.5 Flash, aunque también soporta Gemini 3 Pro e incluso modelos de terceros como Claude Sonnet 4.5 y GPT-OSS. Esto último es relevante: Google no te obliga a quedarte dentro de su ecosistema de modelos, lo cual dice bastante de hacia dónde va la industria.

Lo que diferencia a Antigravity de otras herramientas de codificación asistida es su filosofía. Mientras que la mayoría de soluciones parten de un modelo único que responde instrucciones, Antigravity parte de la idea de que un solo agente no basta para resolver problemas complejos. Hace falta una red.

La apuesta multiagente

Aquí es donde Antigravity se separa del resto. La versión 2.0 introduce un sistema multiagente que cambia fundamentalmente cómo se aborda un proyecto de desarrollo.

En lugar de un único modelo que intenta hacerlo todo, Antigravity orquesta una red de subagentes especializados. Cada uno se ocupa de una parte concreta del trabajo: uno puede encargarse del frontend, otro de la lógica de backend, otro de las pruebas, otro de la documentación. Y todos trabajan de forma coordinada, mantienen consistencia entre sí y comparten contexto.

Esto no es teoría. La plataforma permite diseñar flujos de trabajo con subagentes personalizados. Puedes definir qué hace cada uno, cómo interactúan y en qué orden ejecutan sus tareas. Si estás construyendo una aplicación con frontend en React, API en Python y despliegue en Cloud Run, puedes tener agentes dedicados a cada capa que trabajan en paralelo sin pisarse.

El enfoque multiagente resuelve un problema real que cualquiera que haya usado herramientas de codificación con IA conoce: la pérdida de contexto. Cuando un solo modelo gestiona un proyecto grande, acaba olvidando decisiones anteriores, mezclando responsabilidades o generando inconsistencias entre archivos. Con subagentes especializados, cada uno mantiene su ámbito bien definido y la orquestación se encarga de que todo encaje.

Además, Antigravity permite programar tareas en segundo plano. Puedes dejar agentes ejecutando auditorías de seguridad, revisiones de código o migraciones de dependencias mientras tú te dedicas a otra cosa. Es la diferencia entre una herramienta que te ayuda cuando le preguntas y un sistema que trabaja activamente por ti.

La pregunta obvia es si esto funciona en la práctica tan bien como suena. Google ha mostrado demos impresionantes, pero las demos siempre lo son. Lo que sí es cierto es que la arquitectura multiagente es una apuesta técnica seria que otras plataformas aún no han implementado a este nivel de integración.

Desktop, CLI y SDK

Antigravity no es una sola herramienta, sino tres interfaces que cubren distintos perfiles de uso.

La aplicación de escritorio es la más visual. Ofrece un entorno donde puedes ver y gestionar múltiples agentes trabajando simultáneamente, diseñar flujos de subagentes, monitorizar el progreso de cada tarea y configurar ejecuciones programadas. Es la opción para quien quiere control total sin salir de una interfaz gráfica.

El CLI se llama “agy” y está construido en Go, lo que le da una velocidad notablemente superior a su predecesor. Para quien vive en la terminal, agy permite lanzar agentes, gestionar proyectos y ejecutar tareas desde la línea de comandos con la misma potencia que la app de escritorio. Si vienes de Gemini CLI, la transición es directa: los comandos son distintos, pero la lógica es familiar.

El SDK es probablemente la pieza más interesante para desarrolladores avanzados. Con una sola llamada a la API puedes crear un agente que incluye razonamiento, acceso a herramientas y ejecución de código en un entorno Linux aislado. Esto significa que puedes integrar agentes de Antigravity dentro de tus propias aplicaciones, automatizaciones o pipelines de CI/CD. El agente no solo piensa; ejecuta código real en un sandbox seguro y devuelve resultados.

La integración con Google Cloud es profunda. Antigravity se conecta de forma nativa con los servicios de infraestructura de Google, lo que facilita despliegues, gestión de secretos, bases de datos y todo lo que normalmente requiere configuración manual. Para equipos que ya trabajan en el ecosistema de Google Cloud, esto elimina una cantidad significativa de fricción.

Lo que queda por ver es cómo manejan la compatibilidad con entornos que no son de Google. El soporte multimodelo es un buen paso, pero la integración profunda con la infraestructura propia siempre genera la duda de cuánto funciona fuera de ese jardín.

Precios y modelos

Google ha optado por una estrategia de precios agresiva que merece atención, especialmente después del ajuste reciente.

Existe un nivel gratuito que permite probar la plataforma con limitaciones de uso. Es suficiente para hacerse una idea de cómo funcionan los agentes y si encajan en tu flujo de trabajo.

El plan AI Pro viene incluido con la suscripción a Google One, lo que lo hace accesible para usuarios que ya pagan por almacenamiento de Google. Ofrece acceso completo a las funcionalidades básicas con unos límites razonables de uso mensual.

El salto importante llega con AI Ultra, que cuesta 100 dólares al mes y multiplica por cinco los límites del plan Pro. Este precio es significativo porque Google lo ha rebajado recientemente desde los 250 dolares mensuales. Una reducción del 60 % indica que la prioridad ahora es captar base de usuarios, no maximizar margen por suscriptor. Para quienes necesitan aún más capacidad, existe AI Ultra 20x a 200 dólares al mes, que como su nombre indica ofrece veinte veces los límites del plan Pro.

En cuanto a modelos, la flexibilidad es uno de los puntos fuertes. Gemini 3.5 Flash como modelo por defecto ofrece un buen equilibrio entre velocidad y capacidad. Gemini 3 Pro está disponible para tareas que requieren razonamiento más profundo. Y la posibilidad de usar Claude Sonnet 4.5 o GPT-OSS te permite elegir el modelo que mejor se adapte a cada tipo de tarea, incluso dentro del mismo proyecto.

Esta apertura a modelos de terceros es una señal clara. Google entiende que ningún modelo es el mejor para todo y que los desarrolladores quieren poder elegir. En un mercado donde cada plataforma tiende a encerrarte en su propio ecosistema, ofrecer alternativas es una ventaja competitiva real.

Antigravity llega en un momento donde prácticamente todas las grandes tecnológicas tienen su propia herramienta de codificación asistida. Lo que hace diferente a la propuesta de Google no es la calidad del modelo, que está al nivel, sino la arquitectura. Apostar por un sistema multiagente coordinado en lugar de un modelo monolítico es una decisión de diseño que podría marcar la dirección de toda la industria. El cierre de Gemini CLI y la migración forzada indican que Google va en serio. Queda ver si la ejecución está a la altura de la ambición.