Стоит читать если: вы работаете с Gemini API и интересуетесь автономными агентами или последними моделями, а также если вас волнует применение ИИ в передовых научных исследованиях. Можно пропустить если: ваша работа не связана с разработкой на Gemini API или биологическими исследованиями, а интересуют только минорные обновления.
Управляемые агенты: автономность и выполнение кода
Google предлагает публичную предварительную версию управляемых агентов в Gemini API. Эта возможность позволяет разработчикам создавать и развертывать автономных агентов, которые сохраняют свое состояние и работают в безопасных, изолированных средах Linux sandbox, размещенных на инфраструктуре Google.
Появился универсальный агент Antigravity Agent. Этот управляемый агент общего назначения (с идентификатором antigravity-preview-05-2026) способен автономно планировать задачи, рассуждать, а также писать и выполнять код. Кроме того, он может управлять файлами и просматривать веб-страницы, функционируя полностью внутри своего контейнера-песочницы. Это открывает путь для автоматизации сложных многошаговых процессов, которые ранее требовали ручного вмешательства или кастомных обвязок.
Gemini 3.5 Flash: производительность для агентских задач
Модель gemini-3.5-flash теперь общедоступна (GA) в Gemini API. Она позиционируется как одна из самых интеллектуальных моделей, обеспечивающая стабильную и высокую производительность для задач, связанных с агентами и написанием кода. Ее выход в GA означает более широкую доступность и поддержку для продакшен-использования. Changelog Gemini API
Co-Scientist DeepMind: ИИ-ускорение в борьбе со старением клеток
Google DeepMind применяет Co-Scientist для поиска новых генетических факторов, способных омолаживать человеческие клетки. Этот инструмент решает две основные проблемы в исследованиях клеточного старения: сложность выбора генетических путей для тестирования и необходимость анализа огромных объемов экспериментальных данных.
Co-Scientist эффективно генерирует новые гипотезы. Инструмент анализирует десятки тысяч научных работ, рассматривает множество гипотез и в итоге предлагает более 20 новых, правдоподобных генетических факторов, которые могут обратить старение. Лабораторные тесты уже подтвердили некоторые из этих гипотез: рекомендованные Co-Scientist факторы успешно способствовали переходу клеток в более молодое состояние с улучшенными общими функциями.
Инструмент сокращает время анализа данных. Работа, которая ранее занимала у исследователя до шести месяцев, теперь выполняется за считанные дни. Co-Scientist анализирует данные генетического скрининга параллельно с научной литературой, что критически важно для быстрых итераций в биологических исследованиях. По словам Омара Абудайе, руководителя лаборатории Абудайе-Гутенберг, «использование Co-Scientist ощущается как наличие команды из 50 человек, которые выполняют всю работу за один день, чего мы иначе не можем сделать в нашей лаборатории». Блог Google DeepMind
Что это значит
Инструменты Google продолжают развивать автономность и ускорять научные открытия. Выпуск управляемых агентов в Gemini API даёт разработчикам новый уровень контроля над автоматизацией и исполнением кода в изолированных средах, что может стать следующим шагом в разработке сложных AI-систем. В то же время, применение Co-Scientist в биологических исследованиях показывает, как ИИ может ускорить процесс генерации гипотез и анализа данных, открывая путь к прорывам в сложных областях, таких как борьба со старением.