Elegir el modelo adecuado para cada tarea
Una de las ventajas clave de Antigravity es que soporta múltiples modelos de IA. No estás limitado a un solo proveedor. Puedes elegir el modelo que mejor se adapte a la complejidad y naturaleza de la tarea que necesitas resolver.
🔵 Gemini 3.1 Pro
El modelo nativo de Google. Excelente comprensión de contexto largo, ideal para proyectos grandes.
→ Refactoring y análisis de codebase extenso⚡ Gemini Flash
Versión rápida y económica. Perfecto para tareas simples que necesitan respuesta inmediata.
→ Cambios rápidos, renombrar, corregir🟣 Claude Sonnet / Opus
De Anthropic. Excelente en razonamiento y escritura de código preciso y bien estructurado.
→ Lógica compleja, tests, documentación🟢 GPT‑OSS y otros
Modelos open-source y de terceros. Útiles para tareas específicas o cuando buscas alternativas.
→ Experimentación y casos especializadosUsa modelos rápidos (Flash) para tareas simples en modo Fast. Usa modelos potentes (Gemini Pro, Claude Opus) para tareas complejas en modo Planning. Así optimizas coste y velocidad.
MCP: conectar con APIs, bases de datos y CRMs
MCP (Model-tool Connectors / Model Context Protocol) es el sistema que permite a los agentes de Antigravity conectar con herramientas y servicios externos. Es como darle al agente "manos" para interactuar con el mundo fuera del workspace.
Con MCP, un agente puede:
- Leer y escribir en bases de datos.
- Consultar y actualizar registros en un CRM.
- Llamar a APIs externas para obtener datos o ejecutar acciones.
- Interactuar con servicios como email, Slack, hojas de cálculo, etc.
Workspace
Antigravity
Conector
Servicio externo
MCP convierte al agente en algo más que un programador. Con las conexiones correctas, un agente puede leer un CSV de leads, procesarlo y enviar un resumen por email, todo sin que tú escribas código.
Vinculación con n8n y herramientas de automatización
Antigravity no trabaja solo. Cuando lo integras con herramientas de automatización como n8n, creates un ecosistema donde el agente de código es una pieza dentro de un flujo de trabajo más amplio.
Un ejemplo práctico de esta integración:
- n8n recibe un nuevo lead desde un formulario web.
- El workflow de n8n dispara una tarea en Antigravity para actualizar una página del dashboard.
- El agente modifica el código, prueba el resultado en el navegador y genera un artefacto de confirmación.
- n8n envía una notificación por Slack con el enlace a la captura del resultado.
Este tipo de flujo es el futuro del trabajo con agentes: el agente no es una herramienta aislada, sino parte de un pipeline automatizado que conecta datos, código y comunicación.
1. Configura un agente en Antigravity para que use un modelo específico (prueba con Gemini Flash para una tarea simple).
2. Crea un workflow simple con MCP: lee un archivo CSV, genera un resumen por categoría y guárdalo como archivo de texto.
3. Si tienes acceso a n8n, conecta un trigger simple que genere una tarea para el agente.
🎮 Conecta el modelo con la tarea
Juego interactivoSelecciona un modelo de la columna izquierda y luego haz clic en la tarea donde mejor encaja. ¡Empareja los 4 modelos con sus tareas ideales!
🧪 Comprueba lo que aprendiste
1. ¿Qué modelo usarías para un cambio rápido de texto en modo Fast?
2. ¿Qué es MCP en el contexto de Antigravity?
3. ¿Qué beneficio aporta conectar Antigravity con n8n?