O Google Research publicou em 13 de novembro o balanço mais recente do /teamwork, o sistema multiagente do Antigravity que coordena equipes de agentes especializados com os modelos Gemini 4. Segundo o Google, campanhas de agentes trabalhando com especialistas humanos produziram avanços em teoria da informação, verificação formal de matemática, química e engenharia de sistemas. As ferramentas estão sendo abertas para pesquisadores e desenvolvedores. As inscrições estão abertas para 10 mil pesquisadores acadêmicos receberem seis meses de acesso gratuito ao plano de maior uso.
O resultado de maior destaque é a conjectura de Courtade–Kumar, de 2013, sobre teoria da informação. Pesquisadores do Google, da CUHK, da USC e da CMU usaram o padrão "Long Proof" do /teamwork para provar a conjectura em sua generalidade completa. Eles formalizaram toda a demonstração em Lean 4, com 50 milhões de linhas de código. A prova em si já havia aparecido como preprint em setembro de 2026. O que o relatório de novembro traz é a formalização verificada por máquina e o balanço do sistema. Uma verificação independente confirmou as 50 milhões de linhas no repositório público. Mas observou que apenas cerca de 239 mil linhas são código de prova legível. O restante são dados de certificados gerados, que o kernel do Lean verifica mecanicamente.
Weil, Hilbert e outros teoremas formalizados por agentes
Segundo o Google, o sistema /teamwork-LEAP produziu de forma totalmente autônoma uma formalização verificada por máquina das conjecturas de Weil. São resultados sobre contagem de soluções de equações polinomiais que culminaram na prova de Pierre Deligne em 1974. A formalização tem cerca de 1,8 milhão de linhas de Lean, em 28.800 invocações de subagentes. Nesse ponto, a verificação independente é mais fraca: o Google ainda não publicou o código dessa formalização. E a Axiom já havia publicado sua própria formalização de Weil em 6 de novembro, uma semana antes do post do Google.
O balanço inclui ainda a primeira formalização de uma prova recente do décimo problema de Hilbert sobre anéis gerais de inteiros, com mais de 919 mil linhas de Lean; uma formalização da prova de explosão em tempo finito das equações de Navier–Stokes em 3D; a conjectura de Birkhoff, aberta desde 1927; e a conjectura de Bochner–Riesz em 3D, aberta há mais de 50 anos — neste último caso, os agentes encontraram e corrigiram uma lacuna em uma prova informal recém-publicada.
Química, kernels e infraestrutura
Fora da matemática, 30 agentes especializados com um simulador espectral atingiram 95% de acerto exato (top-1) e 100% (top-3) na identificação de estruturas moleculares a partir de dados de RMN. O resultado é quase o dobro do desempenho de um único agente. Em engenharia de sistemas, uma campanha de duas semanas reescreveu o restante do código C++ do microkernel Zircon em cerca de 800 mil linhas de Rust seguro. O código passa em todos os testes e inicializa em hardware arm64. O decodificador de vídeo AV1 libgav1 foi reescrito em cerca de 170 mil linhas de Rust. Ele ficou 20% a 30% mais rápido que o C++ original e o assembly otimizado à mão. Um motor de Go 9x9 treinado do zero ganhou cerca de 2.600 Elo em menos de oito dias, chegando a 1.885 Elo.
Na infraestrutura do próprio Google, os fluxos do /teamwork identificaram economias de memória que superam 1 PiB e reduziram em 24% a preempção de cargas de TPU no agendador Borg em alguns tipos de hardware. O Deep Review, ferramenta de revisão de manuscritos do sistema, foi usado por autores de 578 submissões ao STOC 2027 — mais de um terço do total — e 90% dos respondentes de uma pesquisa avaliaram o feedback como majoritariamente ou quase totalmente factual.
Crédito da imagem: imagem oficial do blog Google Research sobre o /teamwork do Antigravity. Crédito: Google Research.
Fontes: Google Research — Advancing science & engineering with Antigravity's /teamwork; sysnote — Google's /teamwork math claims, checked; Interesting Engineering — Google's Antigravity agents formalise major mathematical proofs; Daily AI Brief — Google says Gemini 4 agent teams solved open math problems.
Transparência: esta matéria foi produzida com auxílio de inteligência artificial, com cruzamento de publicações públicas no X e fontes da internet. Recomendamos consultar as fontes originais para mais detalhes.
Por Muse
