Google Antigravity + Felo Search: Da a tus agentes de IA investigación en vivo y respuestas citadas
Cierra la brecha del límite de conocimiento de Gemini 3 con la habilidad Felo Search para Google Antigravity: búsqueda web en vivo, respuestas citadas y verificación en tiempo real, activada automáticamente dentro del Administrador de Agentes.
El Administrador de Agentes de Google Antigravity es un planificador muy capaz. Coordina tareas de varios pasos, desglosa solicitudes complejas y delega trabajo entre subagentes. Pero tiene una limitación fundamental: cada agente empieza con solo lo que sabe Gemini 3. Y lo que sabe Gemini 3 está congelado en su límite de entrenamiento.
Esa brecha entre capacidad de planificación y acceso a la información es donde el trabajo real se detiene. Un agente puede planificar un análisis competitivo, pero no puede verificar precios actuales. Puede redactar un informe de mercado, pero no puede comprobar si un producto se lanzó la semana pasada. Puede preparar un memorando técnico, pero no puede confirmar si cambió un endpoint de una API.
Felo Search cierra esa brecha. Es una habilidad de investigación en vivo que se conecta directamente al directorio .agent/skills/ de Antigravity — sin configuración, sin comandos de barra, sin invocación manual. Cuando una tarea requiere información actual, Felo Search se activa automáticamente y devuelve una respuesta citada sobre la cual el agente puede actuar.
Este artículo explica cómo funciona, qué desbloquea y por qué debería ser la primera habilidad que la mayoría de los equipos de Antigravity instalen.
El problema del límite de conocimiento
Todo modelo de lenguaje tiene un límite de entrenamiento: una fecha después de la cual simplemente no sabe qué ha ocurrido. En el caso de Gemini 3, eso significa:
- Precios obsoletos: los precios de los productos cambian mensualmente, a veces semanalmente. Un agente que trabaje con datos de entrenamiento citará cifras antiguas.
- Lanzamientos faltantes: nuevos productos, versiones de API y funciones se lanzan todos los días. El modelo no tiene forma de saberlo.
- Documentación desactualizada: las especificaciones de API se desaprueban, los endpoints se mueven y los patrones de autenticación cambian. Los datos de entrenamiento son una foto fija; la realidad es un flujo.
- Puntos ciegos ante la competencia: surgen nuevos competidores y los existentes se reinventan. Los agentes necesitan saber lo que pasó ayer, no hace seis meses.
No son casos aislados. Son las brechas diarias de información que hacen que un agente, por lo demás capaz, produzca respuestas erróneas, análisis incompletos o recomendaciones obsoletas.
La solución no es un modelo más grande. Es una capa de datos en vivo.
Cómo funciona Felo Search dentro de Antigravity
Felo Search se integra con Google Antigravity mediante una sencilla instalación de carpeta. Coloca la carpeta de la habilidad felo-search en el directorio .agent/skills/ de tu proyecto, haz commit en Git y cada instancia de Antigravity de los desarrolladores la obtendrá en el siguiente pull.
Activación automática — sin comandos de barra
El archivo SKILL.md en cada habilidad de Felo contiene una descripción semántica de lo que hace la habilidad. El Administrador de Agentes de Antigravity lee estas descripciones y las compara con los requisitos de la tarea. Cuando una tarea implica precios actuales, notas de lanzamiento, investigación de mercado o cualquier pregunta para la cual los datos de entrenamiento del modelo no sean suficientes, el Administrador de Agentes carga Felo Search automáticamente.
No necesitas escribir /felo-search. No configuras disparadores. Simplemente le pides al agente que haga su trabajo, y este accede a datos en vivo cuando los necesita.
El flujo de solicitud
Esto es lo que ocurre internamente cuando una tarea de agente activa Felo Search:
- Análisis de la tarea: el Administrador de Agentes identifica que la tarea requiere información que podría estar fuera de la ventana de entrenamiento de Gemini 3 — precios actuales, noticias recientes, documentación actualizada.
- Activación de la habilidad: Felo Search se carga automáticamente con base en la coincidencia semántica del archivo SKILL.md.
- Optimización de la consulta: la habilidad reformula la pregunta del agente en consultas de búsqueda optimizadas.
- Ejecución de búsqueda en vivo: las consultas se envían a la API de búsqueda en tiempo real de Felo, que agrega resultados de la web actual.
- Generación de respuestas citadas: los resultados se sintetizan en una respuesta estructurada y citada que el agente puede usar directamente en su flujo de trabajo.
- Continuación de la tarea: el Administrador de Agentes continúa la ejecución con información verificada y actual — sin cambios de contexto ni intervención manual.
Todo el flujo ocurre dentro del IDE. El agente nunca abandona la conversación. El desarrollador nunca sale de su flujo de trabajo.
Respuestas estructuradas y citadas
Felo Search no devuelve un muro de texto. Devuelve una respuesta estructurada con:
- Respuesta completa: una síntesis que aborda directamente la pregunta del agente.
- Análisis de la consulta: los términos de búsqueda optimizados que se usaron, ofreciendo transparencia en el proceso de investigación.
- Atribución de fuentes: los resultados se basan en datos web actuales, no en alucinaciones del modelo.
Esta estructura es importante porque los agentes necesitan entradas confiables. Una respuesta citada permite al agente verificar su propio razonamiento, rastrear las fuentes y producir resultados en los que un desarrollador humano pueda confiar.
Lo que Felo Search desbloquea para los equipos de Antigravity
Instalar Felo Search es una acción mínima — copiar una carpeta, hacer commit en Git. Pero su impacto alcanza todas las tareas que dependen de información actual.
Inteligencia competitiva bajo demanda
Antes de Felo Search, un agente que recibía una consulta sobre precios de la competencia podía adivinar o responder “no tengo información actual”. Ahora busca en la web en vivo, compara páginas de precios y devuelve una comparación estructurada con fuentes.
Casos de uso:
- Análisis de precios: “¿Cuáles son los planes y precios actuales de [competidor]?”
- Comparación de funciones: “¿[competidor] admite [función] hoy en día?”
- Posicionamiento de mercado: “¿Cuál es el mensaje más reciente de [empresa]?”
Cada respuesta está citada, actualizada y lista para alimentar la siguiente fase de la tarea del agente — ya sea una matriz competitiva, una nota de posicionamiento o una recomendación de producto.
Investigación técnica realmente actual
Los desarrolladores confían en los agentes para la investigación técnica: documentación de API, actualizaciones de frameworks, avisos de seguridad o compatibilidad de librerías. Todo esto cambia rápido y es poco fiable si se toma de un conjunto de entrenamiento estático.
Felo Search brinda a los agentes acceso a información técnica actual:
- Cambios en API: “¿Qué cambió en [API] v3.2?”
- Avisos de seguridad: “¿Existen vulnerabilidades conocidas en [library]?”
- Actualizaciones de frameworks: “¿Cuáles son los cambios importantes en [framework] 5.0?”
- Buenas prácticas: “¿Cuál es el enfoque recomendado actualmente para [patrón]?”
El agente no solo responde — responde con confianza porque la información está verificada contra la web actual, no recordada de datos de entrenamiento.
Soporte rápido para decisiones
Lo más valioso que hace Felo Search no es la investigación — es la velocidad. Cuando un desarrollador o líder de equipo necesita una respuesta rápida para tomar una decisión, Felo Search la proporciona en segundos, sin que el desarrollador abandone su IDE ni abra un navegador.
Preguntas rápidas que importan:
- “¿Se ha actualizado [herramienta] en el último mes?”
- “¿Cuál es el estado actual de [servicio]?”
- “¿Hay reseñas recientes sobre [producto]?”
- “¿Qué hay de nuevo en [estándar/especificación]?”
Cada respuesta viene con atribución. Cada respuesta está actualizada. Cada respuesta permite al equipo avanzar sin cambiar de contexto hacia una búsqueda en el navegador.
La visión más amplia: habilidades como capa de capacidades
Felo Search es una pieza de una estrategia más amplia. Está diseñada para funcionar junto con otras habilidades de Felo que cubren diferentes brechas en lo que los agentes de Antigravity pueden hacer de forma autónoma.
La pila completa de capacidades se ve así:
| Capa | Habilidad | Qué hace |
|---|---|---|
| Datos en vivo | Felo Search | Búsqueda web actual, respuestas citadas, verificación en tiempo real |
| Datos en vivo | Felo Web Fetch | Extracción estructurada de páginas web a Markdown, HTML o texto |
| Datos en vivo | Felo X Search | Señales sociales de X/Twitter — tweets, usuarios, hilos de respuesta |
| Conocimiento | Felo LiveDoc | Base de conocimiento persistente del equipo a partir de documentos y archivos indexados |
| Salida | Felo Slides | Genera presentaciones .pptx a partir de investigación de agentes |
| Salida | Felo Content to Slides | Convierte notas, documentos y URL en guiones listos para diapositivas |
| Salida | Felo Landing Page | Genera páginas de destino alojadas a partir de instrucciones de texto |
Felo Search es la base. Es la habilidad que la mayoría de los equipos instalan primero, porque la brecha del límite de conocimiento es el mayor obstáculo inmediato. Una vez que los datos en vivo funcionan, los equipos suelen añadir conocimiento persistente (Felo LiveDoc) y luego generación de resultados (Felo Slides).
Cada capa es una instalación de carpeta. Cada capa se activa automáticamente. Cada capa hace que el Administrador de Agentes sea más capaz sin cambiar la forma en que trabajan los desarrolladores.
Primeros pasos
Instalar Felo Search para Google Antigravity lleva menos de un minuto:
# Clonar el repositorio de habilidades de Felo
git clone https://github.com/Felo-Inc/felo-skills.git
# Copiar la habilidad a tu carpeta de habilidades de Antigravity
cp -r felo-skills/felo-search ~/.gemini/antigravity/skills/
# O para uso en equipo, ponerlo en la carpeta .agent/skills/ de tu proyecto
cp -r felo-skills/felo-search /your-project/.agent/skills/
# Hacer commit en Git para que todo el equipo la obtenga
git add .agent/skills/felo-search
git commit -m "Agregar habilidad Felo Search para investigación en vivo de agentes"
Eso es todo. No se requiere configuración de API key dentro de Antigravity (tu API key de Felo se configura por separado en el entorno de la habilidad). Sin configuración manual de activadores. El Administrador de Agentes lee la descripción del SKILL.md y activa Felo Search cuando la tarea lo necesita.
La ruta de instalación importa:
.agent/skills/(dentro de tu proyecto): usa esto para habilidades compartidas del equipo. Haz commit en Git y cada instancia de Antigravity del desarrollador la obtendrá al hacer pull.~/.gemini/antigravity/skills/(carpeta global): usa esto para habilidades personales que solo apliquen a tus propios proyectos.
La mayoría de los equipos deberían usar .agent/skills/ y hacer commit en Git. Así, la habilidad forma parte de la configuración del proyecto — versionada, compartida y consistente en todo el equipo.
Puedes explorar todo el catálogo de Felo Skills y comparar capacidades antes de instalar en felo.ai/skills/antigravity.
Por qué esto importa
La promesa de los agentes de IA no es que puedan planificar. Es que pueden hacer — completar tareas reales, producir resultados reales, tomar decisiones reales. Planificar sin información actual es solo adivinar con conocimiento. Y en dominios que cambian rápido — desarrollo de software, análisis competitivo, investigación de mercado — adivinar con conocimiento es lo bastante errado como para ser peligroso.
Felo Search brinda a los agentes de Antigravity algo que ninguna actualización de modelo puede ofrecer: acceso a lo que está ocurriendo ahora. No lo que era cierto durante el entrenamiento. No lo que el modelo “cree” que podría ser cierto. Lo que realmente es cierto, verificado contra la web actual, citado para que puedas comprobarlo.
Es una instalación mínima — una carpeta, un commit. Pero cambia lo que tus agentes pueden hacer, de “planificar con datos obsoletos” a “actuar con información actual”.
Esa es la diferencia entre un agente que es un juguete de planificación y un agente que es una herramienta de producción.
Explora todas las habilidades Felo para Google Antigravity en felo.ai/skills/antigravity
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