Curso completo de Google Antigravity: Multi-Agentes, Debugging y Contexto Avanzado.
¿Conoces Google Antigravity o solo crees que es otro buzzword de IA? La mayoría lo subestima: lo ven como ‘un framework más’, ignorando cómo cambia el diseño de agentes autónomos complejos.
Frecuentemente veo equipos que replican arquitecturas antiguas en entornos multi-agente. ¿El resultado? Colisiones de contexto, debugging interminable, integración caótica.
Antigravity exige repensar: cada agente requiere un ecosistema propio para entender contexto, no solo inputs y outputs. Lo contraintuitivo: un buen proceso de debugging en Antigravity implica observar cómo los agentes gestionan el error en tiempo real, no solo en logs estáticos.
Un ejemplo concreto: un equipo migró de arquitecturas monolíticas a un sistema distribuido en Antigravity. Ganaron escalabilidad, pero el desafío real fue mapear conflictos de contexto entre agentes. El éxito llegó solo cuando cada módulo tuvo canales personalizados de depuración y ajuste, casi como pequeños ‘cerebros independientes’.
No se trata de desplegar más agentes. Es de entender cómo interactúan, detectan anomalías y qué señales usan para equilibrar autonomía con coordinación.
¿El futuro está en frameworks o en diseñadores capaces de usar y depurar arquitecturas vivas?
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