Antigravity para Desenvolvimento de Software: Planejamento, Execução, Multiagentes e Segurança

Introdução

O desenvolvimento assistido por IA está evoluindo rapidamente.

Ferramentas modernas já não atuam apenas como autocompletar código. Elas são capazes de:

• Planejar funcionalidades
• Implementar código
• Executar testes
• Corrigir falhas
• Analisar arquitetura
• Criar documentação
• Coordenar múltiplos agentes especializados

O Antigravity segue essa proposta de transformar a IA em um membro ativo da equipe de desenvolvimento.

Em vez de apenas responder perguntas, ele atua como um sistema capaz de planejar, executar e validar tarefas de software.

Planeja, Executa e Testa

Um fluxo típico dentro do Antigravity pode seguir três etapas:

Planejamento

Antes de escrever código, o agente analisa:

• Arquitetura existente
• Dependências
• Regras de negócio
• Impactos da mudança

Exemplo:

Criar autenticação JWT para API.

O agente primeiro cria um plano:

1. Criar middleware.
2. Criar serviço de geração de token.
3. Adicionar configuração.
4. Criar testes.
5. Atualizar documentação.

Execução

Após aprovação do plano, o agente:

• Cria arquivos
• Atualiza código existente
• Gera migrations
• Ajusta testes

Testes

Por fim:

• Executa testes unitários
• Executa integração
• Analisa cobertura
• Valida build

O objetivo é entregar uma alteração validada, não apenas gerar código.

Modelos Disponíveis

O Antigravity pode utilizar diferentes modelos dependendo da tarefa.

Comparação dos modelos

Qual modelo usar?

Nível 1 — Tarefas simples

Exemplos:

• Ajuste de texto
• CRUD simples
• Refatoração pequena
• Testes unitários básicos

Recomendado

• Gemini Flash

Vantagens

• Muito barato
• Muito rápido

Desvantagens

• Menor profundidade arquitetural

Nível 2 — Tarefas médias

Exemplos:

• APIs
• Refatorações
• Integrações
• Correções de bugs

Recomendado

• Gemini Pro
• Claude Sonnet

Vantagens

• Ótimo equilíbrio entre custo e qualidade

Desvantagens

• Pode falhar em problemas extremamente complexos

Nível 3 — Tarefas complexas

Exemplos:

• Arquitetura distribuída
• Migrações grandes
• Segurança
• Revisões críticas

Recomendado

• Claude Opus

Vantagens

• Melhor capacidade de raciocínio

Desvantagens

• Maior custo

Modos de Desenvolvimento

Planning Mode

O agente não altera nada.

Ele apenas:

• Analisa contexto
• Cria plano
• Identifica riscos
• Sugere execução

Ideal para:

• Features grandes
• Refatorações
• Mudanças sensíveis

Fast Mode

O agente executa diretamente.

Ideal para:

• Ajustes pequenos
• Correções rápidas
• Tarefas repetitivas

Artefatos Gerados

Durante a execução o Antigravity gera artefatos úteis para auditoria.

Tasks

Lista estruturada de atividades.

Exemplo:

[ ] Criar endpoint
[ ] Criar service
[ ] Criar testes
[ ] Atualizar documentação

Code Diff

Mostra exatamente o que foi alterado.

Exemplo:

+ Add JwtAuthenticationMiddleware
+ Add TokenService
- Remove LegacyAuth

Terminal Logs

Histórico completo de execução.

Exemplo:

Running tests...
Build succeeded
Coverage 91%

Orquestração de Múltiplos Agentes

Uma das capacidades mais interessantes é a execução paralela de agentes especializados.

Agent Manager

Um agente principal coordena os demais.

Exemplo:

Agent Manager
├── Backend Agent
├── Frontend Agent
├── Database Agent
├── Security Agent
└── QA Agent

Cada agente possui:

• Objetivo específico
• Contexto específico
• Ferramentas específicas

Exemplo Prático

Implementar login social. O Agent Manager pode delegar:

Backend Agent

Implementar OAuth

Frontend Agent

Criar tela de login

Database Agent

Criar tabelas necessárias

Security Agent

Validar riscos

QA Agent

Criar testes

Tudo em paralelo.

Como Criar Bons Prompts

Um erro comum é pedir apenas:

Crie uma API de pagamentos.

Prompts eficazes possuem estrutura.

Context

Informações do sistema.

Projeto em .NET 9.
Arquitetura Clean Architecture.
Banco PostgreSQL.

Task

O que deve ser feito.

Criar endpoint para cadastro de clientes.

Constraints

Restrições.

Não utilizar Entity Framework.
Utilizar Dapper.
Seguir SOLID.
Cobertura mínima 80%.

Success Criteria

Como validar sucesso.

Todos os testes devem passar.
Build sem warnings.
Endpoint documentado no Swagger.

Exemplo Completo

Quanto mais contexto e critérios forem fornecidos, melhores tendem a ser os resultados.

Um prompt fraco:

Crie uma API de pagamentos.

Não deixa claro:

• Qual tecnologia utilizar
• Qual funcionalidade implementar
• Regras de negócio
• Formato das requisições
• Critérios de validação
• Requisitos de qualidade

Um prompt mais completo:

Context:

Projeto em .NET 9 utilizando Clean Architecture.

Estrutura atual:

- API
- Application
- Domain
- Infrastructure

Banco PostgreSQL.
Dapper para acesso a dados.
Swagger habilitado.
xUnit para testes.

Task:

Implementar endpoint de reembolso de pagamentos.

Criar rota:

POST /api/payments/refund

Criar toda a estrutura necessária:

- Controller
- Request DTO
- Response DTO
- Command
- Handler
- Repository
- Testes unitários
- Documentação Swagger

Request:

{
  "paymentId": "PAY-123456",
  "amount": 50.00,
  "reason": "Cliente desistiu da compra"
}

Campos obrigatórios:

- paymentId
- amount

Validações:

- paymentId não pode ser vazio
- amount deve ser maior que zero
- amount não pode ser maior que o valor original da transação
- pagamento deve existir
- pagamento deve estar aprovado
- pagamento não pode estar totalmente reembolsado

Retorno HTTP 200:

{
  "refundId": "REF-987654",
  "paymentId": "PAY-123456",
  "amount": 50.00,
  "status": "Approved"
}

Retorno HTTP 400 para:

- paymentId inválido
- valor inválido
- pagamento inexistente
- pagamento já reembolsado
- pagamento não elegível para reembolso

Retorno HTTP 404 para:

- transação não encontrada

Retorno HTTP 500 para:

- falhas inesperadas

Constraints:

- Utilizar Dapper
- Não utilizar Entity Framework
- Seguir SOLID
- Seguir CQRS
- Não criar lógica de negócio no Controller
- Todas as validações devem ficar na camada Application
- Repository apenas para acesso a dados
- Utilizar injeção de dependência
- Criar logs estruturados

Success Criteria:

- Build sem warnings
- Todos os testes passando
- Cobertura mínima de 80%
- Endpoint documentado no Swagger
- Sonar sem code smells críticos
- Nenhuma regra de negócio implementada no Controller
- Código aderente aos princípios SOLID

Observe que nesse formato o agente recebe praticamente uma mini especificação funcional.

Isso reduz ambiguidades, diminui retrabalho e aumenta significativamente a chance de o resultado estar próximo do esperado já na primeira execução.

Controles de Segurança

Agentes possuem muito poder. Por isso mecanismos de proteção são essenciais.

Guardrails

Definem limites de comportamento.

Exemplo:

Nunca apagar banco de produção.

Broad Reach

Controla o alcance das ações.

Exemplo:

Pode alterar apenas arquivos dentro de src/.

Approval Gates

Exigem aprovação humana.

Exemplo:

Alteração em infraestrutura
→ requer aprovação

Policies

Políticas permitem controlar o que agentes podem ou não fazer.

Allow List

Permissões explícitas.

Pode criar arquivos.
Pode executar testes.
Pode atualizar documentação.

Deny List

Bloqueios explícitos.

Não pode apagar banco.
Não pode alterar secrets.
Não pode publicar em produção.

Estrutura .agents

Projetos podem definir comportamento dos agentes através da pasta .agents.

Rules

Regras globais.

Exemplo:

Sempre seguir SOLID.
Sempre criar testes.

Skills

Capacidades reutilizáveis.

Exemplo:

Criar API REST
Criar Migration
Criar Testes

Workflows

Fluxos completos.

Exemplo:

Nova Feature

1. Planejar
2. Implementar
3. Testar
4. Revisar
5. Gerar documentação

Conclusão

O futuro do desenvolvimento não será baseado em um único agente escrevendo código.

A tendência é a utilização de múltiplos agentes especializados trabalhando em conjunto, supervisionados por desenvolvedores humanos.

Ferramentas como Antigravity mostram um caminho onde a IA participa de todo o ciclo de desenvolvimento:

• Planejamento
• Implementação
• Testes
• Revisão
• Segurança

Nesse cenário, o diferencial deixa de ser apenas saber programar.

Passa a ser saber orquestrar agentes, definir processos, criar bons prompts e estabelecer controles de segurança capazes de garantir que a velocidade da IA não comprometa a qualidade do software.