Google Antigravity + Felo Search : offrez à vos agents IA une recherche en direct et des réponses sourcées
Comblez le fossé de la limite de connaissances de Gemini 3 grâce à la compétence Felo Search pour Google Antigravity — recherche web en direct, réponses sourcées et vérification en temps réel, déclenchées automatiquement dans le Gestionnaire d’agents.
Le Gestionnaire d’agents de Google Antigravity est un planificateur performant. Il coordonne les tâches multi‑étapes, décompose les requêtes complexes et répartit le travail entre sous‑agents. Mais il a une limite fondamentale : chaque agent démarre uniquement avec ce que Gemini 3 sait. Et les connaissances de Gemini 3 sont figées à la date de sa dernière mise à jour d’entraînement.
Ce fossé entre la capacité de planification et l’accès à l’information est souvent le point de blocage. Un agent peut planifier une analyse concurrentielle, mais il ne peut pas vérifier les prix actuels. Il peut rédiger un rapport de marché, mais il ne peut pas confirmer si un produit a été lancé la semaine dernière. Il peut préparer une note technique, mais il ne sait pas si un point d’API a changé.
Felo Search comble ce fossé. C’est une compétence de recherche en direct qui s’intègre directement dans le répertoire .agent/skills/ d’Antigravity — sans configuration, sans commandes spéciales, sans activation manuelle. Lorsqu’une tâche d’agent exige des informations récentes, Felo Search s’active automatiquement et renvoie une réponse sourcée exploitable.
Cet article explique comment cela fonctionne, ce que cela débloque et pourquoi cette compétence devrait être la première que la plupart des équipes Antigravity installent.
Le problème de la limite de connaissances
Chaque modèle de langage a une limite d’entraînement — une date après laquelle il ne sait tout simplement pas ce qui s’est passé. Pour Gemini 3, cela signifie :
- Prix obsolètes : les tarifs changent mensuellement, parfois chaque semaine. Un agent basé uniquement sur des données d’entraînement citera des chiffres dépassés.
- Versions manquantes : de nouveaux produits, API et fonctionnalités sortent chaque jour. Le modèle n’a aucun moyen d’en être informé.
- Documentation périmée : les spécifications d’API sont dépréciées, les points d’accès déplacés, les méthodes d’authentification modifiées. Les données d’entraînement sont une photo ; la réalité est un flux.
- Angles morts concurrentiels : de nouveaux concurrents apparaissent, les existants pivotent. Les agents doivent suivre les changements récents, pas ceux d’il y a six mois.
Ce ne sont pas des cas isolés. Ce sont les lacunes d’information quotidiennes qui font qu’un agent pourtant capable produit des réponses erronées, des analyses incomplètes et des recommandations dépassées.
La solution n’est pas un modèle plus grand. C’est une couche de données en direct.
Comment Felo Search fonctionne dans Antigravity
Felo Search s’intègre à Google Antigravity via une simple installation de dossier. Déposez le dossier felo-search dans le répertoire .agent/skills/ de votre projet, validez dans Git, et chaque instance Antigravity des développeurs le récupérera au prochain pull.
Activation automatique — aucune commande nécessaire
Le fichier SKILL.md présent dans chaque compétence Felo contient une description sémantique de son rôle. Le Gestionnaire d’agents d’Antigravity lit ces descriptions et les associe aux exigences des tâches. Lorsqu’une tâche concerne des prix actuels, des notes de version, une étude de marché ou toute autre question dépassant les données d’entraînement du modèle, le Gestionnaire d’agents charge automatiquement Felo Search.
Vous ne tapez pas /felo-search. Vous ne configurez pas de déclencheurs. Vous demandez simplement à l’agent de faire son travail, et il accède aux données en direct si nécessaire.
Le déroulement d’une requête
Voici ce qui se passe en arrière‑plan quand une tâche d’agent déclenche Felo Search :
- Analyse de la tâche : le Gestionnaire d’agents identifie que la tâche requiert des informations extérieures à la période d’entraînement de Gemini 3 — prix actuels, actualités, documentation mise à jour.
- Activation de la compétence : Felo Search est chargé automatiquement via la correspondance sémantique du fichier SKILL.md.
- Optimisation de la requête : la compétence reformule la question de l’agent en requêtes de recherche optimisées.
- Exécution de la recherche en direct : les requêtes sont envoyées à l’API de recherche en temps réel de Felo, qui agrège les résultats du web actuel.
- Génération d’une réponse sourcée : les résultats sont synthétisés en une réponse structurée et sourcée que l’agent peut utiliser directement.
- Poursuite de la tâche : le Gestionnaire d’agents poursuit l’exécution avec des informations à jour, sans interruption ni intervention manuelle.
Tout le flux se déroule dans l’IDE. L’agent ne quitte pas la conversation. Le développeur reste dans son flux de travail.
Des réponses structurées et sourcées
Felo Search ne renvoie pas un bloc de texte brut. Il fournit une réponse structurée avec :
- Réponse complète : une synthèse répondant directement à la question de l’agent.
- Analyse des requêtes : les termes de recherche optimisés utilisés, pour plus de transparence.
- Attribution des sources : les résultats reposent sur des données web actuelles, pas sur des hallucinations du modèle.
Cette structure est essentielle : les agents ont besoin d’entrées fiables. Une réponse sourcée permet à l’agent de vérifier son raisonnement, de remonter aux sources et de produire des sorties dignes de confiance.
Ce que Felo Search débloque pour les équipes Antigravity
Installer Felo Search est une action minime — copier un dossier, valider dans Git. L’impact s’étend à chaque tâche nécessitant des informations actuelles.
Veille concurrentielle à la demande
Avant Felo Search, un agent questionné sur les prix d’un concurrent devait soit deviner, soit répondre « Je n’ai pas d’informations à jour ». Désormais, il interroge le web en direct, compare les pages de tarifs et renvoie une comparaison structurée avec sources.
Cas d’usage :
- Analyse tarifaire : « Quels sont les plans et tarifs actuels de [concurrent] ? »
- Comparaison de fonctionnalités : « [Concurrent] prend‑il en charge [fonctionnalité] aujourd’hui ? »
- Positionnement marché : « Quel est le dernier message de [entreprise] ? »
Chaque réponse est sourcée, actuelle et prête à alimenter la prochaine étape de la tâche de l’agent — que ce soit une matrice concurrentielle, une note de positionnement ou une recommandation produit.
Recherche technique vraiment à jour
Les développeurs s’appuient sur les agents pour la recherche technique : documentation d’API, mises à jour de frameworks, avis de sécurité, compatibilité de bibliothèques. Tous ces sujets évoluent vite et deviennent caduques s’ils reposent sur un instantané figé.
Felo Search donne aux agents l’accès à des informations techniques actuelles :
- Modifications d’API : « Qu’est‑ce qui a changé dans [API] v3.2 ? »
- Avis de sécurité : « Existe‑t‑il des vulnérabilités connues dans [bibliothèque] ? »
- Mises à jour de framework : « Quels sont les changements majeurs dans [framework] 5.0 ? »
- Bonnes pratiques : « Quelle est l’approche recommandée actuelle pour [modèle/concept] ? »
L’agent ne se contente pas de répondre — il le fait avec assurance, car les informations sont vérifiées sur le web actuel, pas rappelées de données d’entraînement.
Aide à la décision rapide
La plus grande valeur de Felo Search n’est pas la recherche — c’est la vitesse. Quand un développeur ou un chef d’équipe a besoin d’une réponse rapide pour guider une décision, Felo Search la fournit en quelques secondes, sans quitter l’IDE ni ouvrir de navigateur.
Questions rapides mais cruciales :
- « [L’outil] a‑t‑il été mis à jour le mois dernier ? »
- « Quel est l’état actuel de [service] ? »
- « Y a‑t‑il des avis récents sur [produit] ? »
- « Quelles sont les dernières infos sur [norme/spécification] ? »
Chaque réponse comporte une attribution, est actuelle et permet à l’équipe d’avancer sans basculer vers une recherche manuelle.
Une vision plus large : les compétences comme couche de capacités
Felo Search est un élément d’une stratégie plus vaste. Il est conçu pour fonctionner aux côtés d’autres compétences Felo qui comblent divers manques dans ce que les agents Antigravity peuvent faire de manière autonome.
La pile complète de capacités ressemble à ceci :
| Couche | Compétence | Fonction |
|---|---|---|
| Données en direct | Felo Search | Recherche web actuelle, réponses sourcées, vérification en temps réel |
| Données en direct | Felo Web Fetch | Extraction structurée de pages web en Markdown, HTML ou texte |
| Données en direct | Felo X Search | Signaux sociaux de X/Twitter — tweets, utilisateurs, fils de réponses |
| Connaissance | Felo LiveDoc | Base de connaissances d’équipe persistante à partir de documents et fichiers indexés |
| Production | Felo Slides | Génération de présentations .pptx à partir de la recherche d’agent |
| Production | Felo Content to Slides | Conversion de notes, documents et URL en plans de diapositives prêts à l’emploi |
| Production | Felo Landing Page | Génération de pages d’atterrissage hébergées à partir d’invites textuelles |
Felo Search est la fondation. C’est la compétence que la plupart des équipes installent en premier, car le fossé de la limite de connaissances est le blocage immédiat. Une fois les données en direct opérationnelles, les équipes ajoutent souvent la connaissance persistante (Felo LiveDoc) puis la génération de sorties (Felo Slides).
Chaque couche s’installe par dossier. Chaque couche est déclenchée automatiquement. Chaque couche renforce la puissance du Gestionnaire d’agents sans modifier le flux de travail des développeurs.
Mise en route
Installer Felo Search pour Google Antigravity prend moins d’une minute :
# Cloner le dépôt des compétences Felo
git clone https://github.com/Felo-Inc/felo-skills.git
# Copier la compétence dans votre dossier de compétences Antigravity
cp -r felo-skills/felo-search ~/.gemini/antigravity/skills/
# Ou pour un usage d’équipe, placez-le dans le dossier .agent/skills/ de votre projet
cp -r felo-skills/felo-search /your-project/.agent/skills/
# Valider dans Git pour le partager avec toute l’équipe
git add .agent/skills/felo-search
git commit -m "Ajout de la compétence Felo Search pour la recherche en direct d’agent"
Et c’est tout. Aucune configuration de clé API dans Antigravity (votre clé Felo est configurée séparément dans l’environnement de la compétence). Aucun déclencheur manuel. Le Gestionnaire d’agents lit la description SKILL.md et active Felo Search lorsque la tâche le requiert.
Le chemin d’installation est important :
.agent/skills/(dans votre projet) : à utiliser pour les compétences partagées en équipe. Validez dans Git, et chaque instance Antigravity les récupérera lors du prochain pull.~/.gemini/antigravity/skills/(dossier global) : à utiliser pour des compétences personnelles applicables à vos seuls projets.
La plupart des équipes devraient utiliser .agent/skills/ et versionner dans Git. Ainsi, la compétence fait partie de la configuration du projet — versionnée, partagée et cohérente à travers l’équipe.
Vous pouvez parcourir le catalogue complet des compétences Felo et comparer les capacités avant installation sur felo.ai/skills/antigravity.
Pourquoi c’est important
La promesse des agents IA n’est pas seulement de planifier. C’est de faire : accomplir des tâches réelles, produire des livrables concrets, prendre des décisions effectives. Planifier sans informations à jour, c’est simplement deviner. Et dans les domaines en évolution rapide — développement logiciel, analyse concurrentielle, recherche de marché — les suppositions, même éclairées, mènent souvent à l’erreur.
Felo Search donne aux agents Antigravity ce qu’aucun modèle n’apporte : l’accès à ce qui se passe maintenant. Pas à ce qui était vrai lors de l’entraînement. Pas à ce que le modèle pense être vrai. Mais à la réalité vérifiée sur le web actuel, avec sources pour contrôle.
C’est une petite installation — un dossier, un commit. Mais elle transforme la capacité de vos agents, de « planifier avec des données figées » à « agir avec des informations actuelles ».
C’est la différence entre un agent qui est un jouet de planification et un agent qui est un outil de production.
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