Curso completo de Google Antigravity: Multi-Agentes, Debugging y Contexto Avanzado
Creer que un agente es suficiente para tareas complejas es el error más común en IA. La fragmentación real ocurre en el contexto y la depuración, no en el diseño inicial.
He visto arquitecturas con agentes “autónomos” que colapsan en ambientes complejos. No por falta de potencia, sino por un debugging superficial y poco control de contexto compartido.
Google Antigravity marca diferencia: orquesta multiagentes, desglosa flujos y te obliga a pensar en cómo los límites de contexto afectan cada decisión.
Un caso real: el 90% de los fallos en agentes colaborativos se resuelven monitorizando el historial de contexto, no tocando el modelo. Herramienta buena, pero práctica mejor.
Lo sutil: el valor de Antigravity no es el despliegue rápido, sino la trazabilidad avanzada. Debugging ya no es aislar errores; se trata de mapear interacciones, secuencias y expectativas cruzadas.
Quizá lo que frena el avance real en IA aplicada no es talento, sino falta de sistemas creados para la complejidad y la ambigüedad de agentes múltiples. ¿Cuántas veces debugamos la equivocación, pero no su contexto?
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