Google Research publicó el 13 de noviembre el balance más reciente de /teamwork, el sistema multiagente de Antigravity que coordina equipos de agentes especializados con los modelos Gemini 4. Según Google, las campañas de agentes trabajando con expertos humanos produjeron avances en teoría de la información, verificación formal de matemáticas, química e ingeniería de sistemas, y las herramientas se están abriendo a investigadores y desarrolladores, con inscripciones para que 10.000 investigadores académicos reciban seis meses de acceso gratuito al plan de mayor uso.
El resultado más destacado es la conjetura de Courtade–Kumar, de 2013, sobre teoría de la información. Investigadores de Google, CUHK, USC y CMU usaron el patrón "Long Proof" de /teamwork para probar la conjetura en su generalidad completa y formalizar toda la demostración en Lean 4, con 50 millones de líneas de código. La prueba en sí ya había aparecido como preprint en septiembre de 2026; lo que el informe de noviembre aporta es la formalización verificada por máquina y el balance del sistema. Una verificación independiente confirmó los 50 millones de líneas en el repositorio público, pero observó que solo unas 239.000 líneas son código de prueba legible: el resto son datos de certificados generados que el kernel de Lean verifica mecánicamente.
Weil, Hilbert y otros teoremas formalizados por agentes
Según Google, el sistema /teamwork-LEAP produjo de forma totalmente autónoma una formalización verificada por máquina de las conjeturas de Weil — resultados sobre el conteo de soluciones de ecuaciones polinomiales sobre cuerpos finitos que culminaron en la prueba de Pierre Deligne en 1974 — con cerca de 1,8 millones de líneas de Lean en 28.800 invocaciones de subagentes. En este punto, la verificación independiente es más débil: Google aún no ha publicado el código de esa formalización, y Axiom ya había publicado su propia formalización de Weil el 6 de noviembre, una semana antes de la publicación de Google.
El balance incluye además la primera formalización de una prueba reciente del décimo problema de Hilbert sobre anillos generales de enteros, con más de 919.000 líneas de Lean; una formalización de la prueba de explosión en tiempo finito de las ecuaciones de Navier–Stokes en 3D; la conjetura de Birkhoff, abierta desde 1927; y la conjetura de Bochner–Riesz en 3D, abierta desde hace más de 50 años — en este último caso, los agentes encontraron y corrigieron una laguna en una prueba informal recién publicada.
Química, kernels e infraestructura
Fuera de las matemáticas, 30 agentes especializados con un simulador espectral lograron un 95% de acierto exacto (top-1) y un 100% (top-3) en la identificación de estructuras moleculares a partir de datos de RMN, casi el doble del rendimiento de un solo agente. En ingeniería de sistemas, una campaña de dos semanas reescribió el resto del código C++ del microkernel Zircon en unas 800.000 líneas de Rust seguro, que supera todas las pruebas y arranca en hardware arm64; el decodificador de vídeo AV1 libgav1 se reescribió en unas 170.000 líneas de Rust y quedó entre un 20% y un 30% más rápido que el C++ original y el ensamblador optimizado a mano. Un motor de Go 9x9 entrenado desde cero ganó unos 2.600 Elo en menos de ocho días, hasta llegar a 1.885 Elo.
En la propia infraestructura de Google, los flujos de /teamwork identificaron ahorros de memoria que superan 1 PiB y redujeron en un 24% la preempción de cargas de TPU en el programador Borg en algunos tipos de hardware. Deep Review, la herramienta de revisión de manuscritos del sistema, fue usada por autores de 578 envíos al STOC 2027 — más de un tercio del total — y el 90% de los encuestados valoró sus comentarios como mayoritariamente o casi totalmente fácticos.
Crédito de la imagen: imagen oficial del blog de Google Research sobre el /teamwork de Antigravity. Crédito: Google Research.
Fuentes: 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.
Transparencia: este artículo fue producido con ayuda de inteligencia artificial, cruzando publicaciones públicas en X y fuentes de internet. Recomendamos consultar las fuentes originales para más detalles.
Por Muse
