Tudo o que foi anunciado no Google I/O 2026

xguru · 2026-05-21T11:01:01+09:00

Os eixos centrais são Gemini 3.5 Flash, Gemini Omni Flash, Antigravity 2.0, Google AI Studio, Gemma 4, Android 17, Chrome/Web, Firebase, Google Play e competências de desenvolvedores na era da IA O Google colocou em destaque não só o anúncio de modelos, mas também um fluxo de desenvolvimento em que agentes acessam produtos reais, navegadores, nuvem, apps móveis, dados, documentos e ambientes de teste As ferramentas de desenvolvimento foram além de apenas escrever código no lugar da pessoa e agora abrangem planejamento, execução, validação, depuração, implantação, avaliação e coordenação de vários agentes Android, Flutter, Chrome, Firebase e Google Play estão sendo expandidos de forma a incorporar o Gemini e ferramentas de agentes aos fluxos de desenvolvimento já existentes Mais do que escrever código, custo de validação, fornecimento de contexto, permissões de acesso a ferramentas, observabilidade em runtime, infraestrutura de testes, documentação organizacional e arquitetura de sistemas estão surgindo como gargalos maiores Sessão 1 - Google keynote Mais de 8,5 milhões de pessoas por mês estão criando apps e experiências com modelos do Google As APIs de modelos do Google processam cerca de 19 bilhões de tokens por minuto Uso do AI Search: AI Overviews é usado por mais de 2,5 bilhões de pessoas por mês AI Mode é usado por mais de 1 bilhão de pessoas por mês Os usuários ativos mensais do app Gemini cresceram de 400 milhões no I/O do ano passado para mais de 900 milhões Mais de 50 bilhões de imagens foram geradas com o modelo Nano Banana Gemini 3.5 Flash está disponível em produtos e APIs, com foco em execução rápida e eficiência de custos Gemini Omni Flash é o primeiro modelo da linha Omni e segue na direção de lidar de forma mais ampla com entradas e saídas multimodais Antigravity 2.0 é um app desktop independente disponível globalmente, que reúne em uma única tela conversas com agentes, projetos e gestão de tarefas Grande demonstração do Antigravity: Com 93 subagentes, mais de 15.000 chamadas de modelo e 2,6 bilhões de tokens, foi criado o núcleo de um sistema operacional funcional a partir de um projeto vazio Foi executado com menos de US$ 1.000 em créditos de API, aproveitando o desempenho e a eficiência de custos do Gemini 3.5 Flash Sessão 2 - Developer keynote O Google apresentou para desenvolvedores um fluxo que integra modelos, ferramentas de agentes, plataformas para usuários e infraestrutura Managed agents chegam à Gemini API, permitindo usar em formato de API um harness de agentes como o Antigravity Google Antigravity 2.0 é um app desktop centrado em agentes, com uma estrutura em que vários agentes assumem tarefas de desenvolvimento Com o Antigravity SDK, é possível personalizar e implantar diretamente fluxos de agentes No Google AI Studio, novos usuários podem implantar direto no Cloud Run sem cartão de crédito Com a integração ao Google Workspace, o AI Studio passa a poder usar dados do Workspace no fluxo de criação de apps Passa a ser possível, no Google AI Studio, um fluxo para transformar ideias diretamente em apps Android Gemma 4: Disponível sob licença Apache 2 Alcançou 100 milhões de downloads no primeiro mês Os downloads totais da linha Gemma cresceram para mais de 500 milhões Chrome DevTools for Agents pode ser usado no Antigravity e em mais de 20 agentes de programação O Gemma 4 foi ajustado finamente com LoRA para gerar respostas com comandos bash utilizáveis imediatamente em pipelines de CI, e implantado em um notebook local Sessão 3 - Agent-first workflows from prompt to production Depois de implantar um app criado no AI Studio com Cloud Run e Firebase, o fluxo de agentes se estende até a depuração e análise na fase de operação Por meio de mais de 50 servidores MCP gerenciados, agentes acessam ferramentas e dados do Google Cloud O Developer Knowledge MCP fornece às ferramentas de agentes informações atualizadas com base na documentação do Google, reduzindo o problema de documentação desatualizada Snapshots da documentação mais recente entram nas ferramentas de agentes em intervalos de cerca de 8 a 12 horas Com Data Agent Kit e BigQuery MCP, é possível analisar dados do Firestore, BigQuery e logs, além de criar dashboards O Antigravity consegue investigar erros de apps, encontrar os arquivos relacionados, corrigi-los e até seguir até um commit no GitHub Um remediation agent e um agente de CI implantados no Cloud Run se conectam a Eventarc, Pub/Sub e Gemini para investigar e corrigir erros Vários agentes trocam tarefas entre si no modelo A2A(agent-to-agent) O desenvolvimento com agentes não termina na criação de protótipos e se expande para implantação, monitoramento, análise de dados e recuperação automática Sessão 4 - What’s new in Android O Android 17 adiciona limites de memória e ferramentas relacionadas para evitar que o uso excessivo de memória dos apps prejudique a experiência do usuário O Android 17 passa a tratar automaticamente condições como excessive memory, cold start e excessive CPU como alvos de análise Apps voltados ao Android 17 precisam da permissão ACCESS_LOCAL_NETWORK para descobrir e se conectar a dispositivos na rede local O Google está reforçando a direção de construir interfaces Android com Jetpack Compose Compose 1.10 e Compose 1.11 incluem melhorias de desempenho, hybrid UI e novas APIs A integração entre AppFunctions e Gemini está em preview privado, permitindo que apps se tornem alvos de orquestração do Gemini É possível testar alguns novos recursos por meio do preview para desenvolvedores da ML Kit Prompt API O Android 17 oferece Eclipsa Video, melhorias na qualidade de voz com HE-AAC e aprimoramentos de câmera e mídia com base em CameraX e Media3 Apps para telas grandes estão migrando para uma direção menos presa às limitações tradicionais de mobile usando Navigation 3 e a biblioteca Compose Adaptive O Compose 1.6 para Wear OS oferece suporte ao Navigation 3 e a um mode manager que ajuda a gerenciar conteúdo em estado de economia de energia Sessão 5 - What’s new in Chrome O Chrome está focado em fazer com que sites funcionem bem para usuários que usam agentes e ferramentas agênticas Em vez de depender apenas do conhecimento básico dos modelos, o objetivo é conectar Baseline e recursos web atualizados às ferramentas de desenvolvimento Desde o ano passado, 55 recursos passaram ao status Baseline Widely Available No momento do anúncio, 52 recursos estavam no status Baseline Newly Available Como o Chrome é atualizado a cada 4 semanas, agentes de programação que não conhecem os recursos web mais recentes tendem a produzir implementações desatualizadas A Prompt API do Chrome está disponível no Chrome 148 Navigation API, View Transitions, HTML-in-Canvas e declarative partial updates passam a integrar o fluxo de desenvolvimento Desenvolvedores de extensões do Chrome agora podem inspecionar e depurar automaticamente instalação, service worker, side panel e popup O Chrome está se expandindo para fornecer aos agentes skills de alto nível, como desempenho web, identity e security, além de guias para mais de 100 casos de uso comuns É preciso fornecer aos agentes informações sobre recursos web recentes e suporte dos navegadores para reduzir a repetição de padrões antigos de compatibilidade Sessão 6 - What’s new in Google AI A família de modelos Gemini é multimodal e lida com entradas de texto, imagem, áudio, vídeo e código, além de várias formas de saída Papéis do Gemini 3.5 Pro e Flash: Gemini 3.5 Pro é focado na resolução de problemas complexos Gemini 3.5 Flash equilibra desempenho, velocidade e custo O recurso Build do AI Studio usa o 3.5 Flash como modelo padrão O Nano Banana 2 pode ser testado diretamente no AI Studio O Gemini Omni Flash é um modelo capaz de gerar saídas, incluindo vídeo, a partir da entrada Gemini Live e a Live API oferecem suporte a interações por voz A Interactions API é um recurso para interagir com agentes dentro do AI Studio Acessibilidade do Gemma 4: Pode ser testado no playground do AI Studio Algumas chamadas gratuitas também estão disponíveis na Gemini API Tem uma janela de contexto de 256.000 tokens e pode ser encontrado no Hugging Face Também foram apresentados Gemini Robotics 1.6, Genie 3, Antigravity 2.0 e uma estratégia para reduzir custos misturando modelos abertos e proprietários Sessão 7 - Build next-gen AI experiences with Google AI Studio and Google Antigravity O Google AI Studio foi além de um playground de modelos e se expandiu como um espaço para transformar ideias em apps e implantá-los Modelos, agentes, criação de apps, integração com Workspace e deploy no Cloud Run passam a fazer parte de um único fluxo A seção de apps do AI Studio será lançada em breve e tratará de forma mais direta a criação e o deploy de apps Foi adicionada a função de exportar de uma vez para o Antigravity o código criado no AI Studio O Antigravity 2.0 não cuida só da escrita de código, mas também assume o papel de mission control ao coordenar várias tarefas com agentes O Antigravity 2.0 tem como fluxo principal task list, implementation plan e revisão dos arquivos alterados Code review e revisão de mudanças podem ser feitas diretamente dentro do Antigravity 2.0 A estrutura delega aos agentes tarefas pesadas como testes no navegador, planejamento, desenvolvimento de recursos em vários arquivos e validação end-to-end Com o Google AI Studio, é possível criar um novo app de negócios em cerca de 20 minutos e depois evoluí-lo com o Antigravity O Google AI Studio é o ponto de partida rápido do “prompt to app”, e o Antigravity é a ferramenta que transforma o app em trabalho real de desenvolvimento Sessão 8 - Unlock modern web capabilities in your AI coding workflows Quando agentes de programação não conhecem recursos web modernos, tendem a gerar código com base em critérios antigos de compatibilidade entre navegadores O Chrome lançou 50 novos recursos no último ano, mas muitos deles não chegam aos modelos por causa do corte de conhecimento No exemplo da Interest Invokers API, apareceu o problema de o agente usar o nome antigo da propriedade, interesttarget O Modern Web Guidance é um pacote de conhecimento que ajuda agentes a encontrar recursos web modernos e implementações recomendadas Antes de responder, o agente faz uma busca semântica dentro de um pacote local Escala e estrutura das guias: Atualmente há mais de 100 guias A estrutura permite encontrar e usar skills por recurso quando necessário, em vez de expor todos a uma ferramenta de nível superior As guias oferecem tanto a implementação moderna ideal quanto recomendações de fallback Se não houver exigência de suporte a navegadores, o agente assume por padrão o Baseline Widely Available Se você escrever no AGENTS.md uma condição como “suporta apenas Chrome 144 ou superior”, o agente poderá evitar fallbacks desnecessários A equipe do Chrome executa avaliações diárias com modelos como Gemini 3.1, Claude Opus 4.7 e GPT 5.5 Sessão 9 - What’s new in Firebase O Firebase está avançando para uma agent-native platform, na qual tanto pessoas quanto agentes podem criar e escalar apps O Firebase Data Connect evoluiu para o Firebase SQL Connect, com suporte ao desenvolvimento de apps baseado em SQL Com o custom resolver do Firebase SQL Connect, é possível conectar serviços do Google Cloud como Cloud Functions e BigQuery O Firestore oferece suporte a geo search, native full text search e semantic match O Firebase AI Logic oferece suporte aos modelos mais recentes e permite criar recursos de IA com reconhecimento de localização por meio de Maps grounding Os controles de geração de imagem do Nano Banana também podem ser usados no Firebase AI Logic O Firebase AI Logic oferece suporte a inferência local e híbrida em iOS, Chrome e Android, com fallback para cloud-hosted model quando não houver modelo local O Dart support for Cloud Functions in Firebase está disponível em experimental preview O AI Studio se conecta ao Google Workspace, permitindo usar dados de Sheets, Docs, Gmail e Calendar em apps As Firebase agent skills podem ser usadas em Android, iOS, web e Flutter, e o suporte ao Crashlytics também foi ampliado Sessão 10 - What’s new in Google Play O Play Billing oferece suporte a mais de 300 métodos de pagamento locais em mais de 65 mercados O Google Play tem mais de 890 milhões de usuários prontos para comprar Foram ampliadas as opções para oferecer Google Play Billing junto com pagamentos alternativos, e também foi anunciada uma taxa de serviço mais baixa A descoberta de apps está se expandindo para o app Gemini, Android e web, permitindo que usuários encontrem apps e jogos dentro do Gemini Em vez de uma lista estática de links, o Gemini recomenda apps usando funções reais do app e informações da store listing Em alguns temas, usuários do Gemini e do Play podem explorar mais de 450 mil conteúdos de filmes e TV No Play Console, ao enviar arquivos estruturados como Eclipsa Video ou Google Sheets, o Gemini preenche previamente a listing O Gemini deverá ajudar em tarefas do Play Console como bulk price changes, import skills e metadata configuration Com a in-app subscription management API, usuários podem trocar de plano de assinatura com facilidade dentro do app No ano passado, o Google Play Billing bloqueou US$ 3,4 bilhões em tentativas de fraude e US$ 130 milhões em abusive refunds Sessão 11 - Defining the agentic AI era Gemini, Search, app Gemini e Google DeepMind abordam a IA agêntica na mesma direção Gemini 3.5 Flash também pode ser usado no Search O Search precisa encontrar um equilíbrio entre respostas rápidas e tarefas agênticas mais longas Gemini Spark assume o papel de um agente always-on que processa, em segundo plano, tarefas deixadas pelo usuário Os modelos precisam ir além de respostas simples em chat e operar sobre todo o conjunto de produtos do Google e também sobre ecossistemas externos Ferramenta interna traduzida de Python para Go: Traduzir para outra linguagem programas existentes que já têm testes é um problema mais claro para os modelos Algumas ferramentas internas ficaram 10 a 20 vezes mais rápidas da noite para o dia A infraestrutura interna de software do Google também pode mudar mais rapidamente para se adaptar ao novo mundo agêntico Hardware, escala dos modelos, aplicação em produtos e loops de feedback precisam funcionar em conjunto para que o Gemini entre em todos os produtos do Google O foco das perguntas está mudando de “o que o modelo consegue fazer” para “como posicionar o modelo em produtos e fluxos de trabalho” Sessão 12 - What’s new in Android development tools As ferramentas de desenvolvimento Android são projetadas levando em conta não só desenvolvedores humanos, mas também AI agents implantados na base de código Android Studio Otter oferece suporte a contas Gemini Enterprise e Google One O Android Studio pode importar e usar modelos locais e remotos Android Bench serve como referência para decidir quais modelos usar em tarefas de desenvolvimento Android É possível solicitar transformações de UI diretamente no Compose Preview para que o agente trabalhe com um contexto melhor É possível usar um agent-based new project wizard para criar um app Android adaptativo apenas com prompts O Android Studio inclui cerca de 10 skills para ajudar em tarefas como integração de APIs adaptativas e conversão de XML para Compose A nova Android CLI oferece suporte a fluxos de trabalho com LLM e, na criação de novos projetos, reduz o uso de tokens em mais de 70% em comparação com outras ferramentas LLM para Gradle Ao combinar Antigravity CLI, Android CLI e Android skills, também é possível iniciar o desenvolvimento de apps Android no Antigravity No Android Studio Quail e em dispositivos com Android 17, a conexão com o dispositivo é mantida mesmo ao trocar de rede ou reiniciar o notebook Sessão 13 - What’s new in Flutter Flutter 3.44 e Dart 3.12 foram lançados juntos Mais de 1.700 contributors participaram do projeto Flutter neste ano Mais de 1,5 milhão de desenvolvedores fazem builds com Flutter todos os meses No Flutter 3.44, é possível testar um novo modo de rendering em dispositivos com suporte a Vulkan no Android API 34 ou superior O Flutter é usado no infotainment system do Toyota RAV4 2026 No Cloud Functions for Firebase baseado em Dart, há casos em que o cold start cai para apenas 10 ms graças à compilação AOT O Firebase AI Logic ganhou templates de prompt no servidor, eliminando a necessidade de embutir prompts diretamente no app Firebase Agent Skills for Flutter fornece aos agentes diretrizes para construir apps full-stack com Flutter e Firebase O suporte a LiteRT-LM deve chegar em breve ao pacote flutter_gemma No Flutter desktop, a Canonical participa como lead maintainer e strategic steward Sessão 14 - What’s new in the Gemma open model family Gemma 4 se consolida como o modelo aberto mais poderoso da família Gemma Ele é oferecido em vários tamanhos, de 2B a 31B, para uso em mobile, notebooks e nuvem A Gemma começou em 2024 como uma família de modelos que ia de 1B a 27B O Gemma 4 é um modelo de pesos abertos e compatível com o ecossistema open source Com MTP e speculative decoding, é possível aumentar a velocidade de decodificação em até 3 vezes O ecossistema Android já conta com uma implementação day-zero do Gemma 4 Pela API do Android, é possível executar pequenos modelos Gemma diretamente no telefone ou desenvolver apps Android com um modelo Gemma local em ambientes com acesso difícil à API Gemini Usando o ADK (agent development kit) no Cloud Run e o Gemma 31B, é possível criar agentes que entendem bancos de dados e encontram respostas O Gemma 4 pode rodar no navegador ou em ambiente local por meio da interface compatível com OpenAI do Transformers.js, Ollama e LM Studio Nuvem corporativa, máquina local, navegador e mobile passam a ser todos ambientes de execução do Gemma Sessão 15 - What’s new in Web UI A atualização de Web UI de 2026 aborda os principais recursos junto com seu status no Baseline Todos os recursos trazem indicações de compatibilidade como Baseline Widely Available, Newly Available e Limited Available Com a contrast-color API, fica mais fácil escolher no CSS cores com contraste adequado O recurso meta name="text-scale" do Chrome 146 responde às configurações de tamanho de texto do sistema Mais de 30% dos usuários de Android e iOS alteram o tamanho padrão do texto Desde o Chrome 134, o elemento dialog passou a aceitar recursos do popover, como declarative light dismiss As two-phase View Transitions podem ser testadas no Chrome Canary As scroll-driven animations chegaram ao Chrome em 2023 e, com o Interop 2026, ampliam a interoperabilidade A HTML-in-Canvas API permite inserir conteúdo DOM real dentro do Canvas No Chrome 149, foram adicionadas novas formas de uso para gap decorations e shape outside Sessão 16 - Adaptive development for the expanding Android ecosystem O Android não é mais um ecossistema só de celulares, e mais de 580 milhões de dispositivos ativos com tela grande se beneficiam do investimento em apps adaptativos Usuários de foldables são classificados como um grupo de maior valor em apps adaptativos No Android 17, a direção é remover o opt-out de orientation e resizability para apps com target SDK 37 O Desktop emulator do Android Studio Quail Canary oferece suporte a testes de apps Android em formato de desktop Com a Continue On API do Android 17, o usuário pode continuar em um segundo dispositivo o que estava fazendo em outro O Google está reforçando a tendência de criar apps Android com foco em Compose-first O Compose 1.11 melhora o suporte a trackpad no nível de mouse e pointer, e adiciona uma API de testes para entradas sem toque O Compose recebe uma API experimental para styling baseado em estado Connected Displays passa a estar disponível publicamente por meio do Android Feature Drop As bibliotecas Compose, Navigation 3 e Compose Adaptive oferecem suporte a várias telas, como foldable, desktop, carro, TV e XR Sessão 17 - Building the quantum-AI future with Hartmut Neven and James Manyika O tema central é como computação quântica e IA estão acelerando uma à outra Hartmut Neven iniciou a equipe de Quantum AI do Google em 2012 superposition e qubit são a base da computação quântica O número de bit strings possíveis em um chip de 105 qubits é 2 elevado a 105 A comunidade já identificou mais de 70 algoritmos e problemas que computadores quânticos podem resolver de forma útil No futuro, esse número pode crescer mais de 10 vezes quantum error correction é uma tecnologia essencial para manter o estado de superposição Em 2022, o Google conseguiu reduzir erros em máquinas reais com quantum error correction Quantum Echoes se conecta à forma como são aprendidos os dados gerados por NMR ou MRI O Google defende que a transição para post-quantum cryptography precisa avançar de forma mais robusta até 2029 Sessão 18 - Scale AI with Google’s TPU software stack A sessão aborda a stack de software open source para treinar, fazer fine-tuning e inferência de modelos sobre TPUs O fluxo de desenvolvimento de modelos se divide em pre-training, post-training e serving/inference É possível experimentar post-training e inference com TPUs gratuitas no Kaggle e no Colab A demo de vLLM on TPU executa o modelo Gemma 4 31B em TPU e resume informações nutricionais a partir de imagens de comida Gemma 4 é um modelo multimodal adequado para receber imagens, entender seu conteúdo e gerar resumos Ao adicionar MTP à inferência do vLLM em TPU, foi obtido um ganho de velocidade de cerca de 3 vezes em várias tarefas Tunix é um framework leve para post-training Em vez de um modelo grande, foi feito fine-tuning de um modelo 4B para realizar a mesma tarefa, executando-o em um único chip Trillium MaxText, Tunix, vLLM, JAX, PyTorch e TPU são posicionados como ferramentas ao longo do ciclo de vida do modelo Sessão 19 - Supercharge your AI coding workflow with Chrome DevTools for agents Chrome DevTools for agents é uma ferramenta que permite que agentes de código observem diretamente o runtime do navegador por meio do DevTools Assim como desenvolvedores humanos aprendem e depuram com DevTools, agentes de código também precisam ter o mesmo loop fechado de feedback Os agentes podem abrir uma instância real do Chrome, navegar na página, preencher formulários e coletar console logs e network requests Com acesso a source maps, é possível ir de um problema em runtime ao arquivo de código-fonte relacionado A ferramenta é fornecida como pacote NPM e inclui MCP server e CLI 6 skills oferecidas: troubleshooting, Chrome DevTools e Chrome DevTools CLI skill ajudam no uso geral e nos conceitos accessibility debugging, memory leak debugging e optimized LCP skill incorporam conhecimento especializado aos agentes A implementação é baseada em Puppeteer, e os agentes usam o wrapper da ferramenta em vez de usar Puppeteer diretamente Por padrão, ela usa um perfil anônimo de navegador separado e não acessa o Chrome password manager A CyberAgent auditou 236 stories do Storybook de 32 componentes em menos de 1 hora com DevTools for agents Sessão 20 - A new era of discovery: AI and the frontiers of science with Demis Hassabis Demis Hassabis definiu o objetivo original da DeepMind como “solve intelligence” O tema central é como a IA está transformando descobertas científicas, produtos e ferramentas de pesquisa AlphaFold reaparece como um caso de resolução de um problema em aberto de 50 anos sobre estruturas de proteínas Gemini for Science se conecta à linha de modelos científicos apresentada na keynote Demis Hassabis descreve o momento atual como estando “nas encostas da singularidade” e vê a resolução da intelligence por volta de 2030, com margem de cerca de 1 ano Modelos da família Genie são usados pela Waymo para testar situações 1 em 1 bilhão difíceis de encontrar no mundo real O avanço de Isomorphic Labs em drug discovery é citado como exemplo de IA acelerando a ciência O app Gemini tem 900 milhões de usuários mensais, e o AI Mode in Search também se tornou uma superfície de produto importante A IA está sendo usada não só em funcionalidades de produto, mas também como ferramenta para resolver problemas científicos e de pesquisa Sessão 21 - A fireside chat on the evolution of the developer craft Na era da IA, o trabalho do desenvolvedor está migrando de escrever código para projeto de sistemas, documentação e orquestração Novas ferramentas e modelos continuam surgindo, mas não é necessário seguir todas as tendências imediatamente; é preciso escolher de forma intencional o que aprender Trazer agentes para a equipe é parecido com contratar vários engenheiros juniores, então documentação interna e registros de decisões de arquitetura se tornam mais importantes Para criar um bom workflow agentic, é preciso definir a responsabilidade de cada agente, como vários agentes vão conversar entre si e onde entra a supervisão humana A UX de várias ferramentas de programação está ficando parecida, então padrões aprendidos em uma ferramenta podem ser levados para outras Ao trabalhar com agentes, é preciso abrir mão de parte do controle do caminho e passar a alinhar resultados e intenção de design technical debt, cognitive debt e intent debt podem melhorar mais rápido ou piorar mais rápido com IA Rodar 20 agentes ao mesmo tempo pode ultrapassar a capacidade cognitiva humana, então isso precisa ser gerenciado de forma intencional Bons hábitos de prompt deixam de ser fragmentos de busca e passam a incluir objetivos completos e contexto Mais importante do que “escrever todo o código manualmente” é “ter contexto e um sistema de validação para que os agentes possam trabalhar” Sessão 22 - Build core skills to thrive as an AI-era developer Mesmo na era da IA, as competências fundamentais de engenharia de software se tornam ainda mais importantes A IA pode ser um force multiplier, mas é preciso conhecimento profundo para avaliar, integrar e manter os resultados gerados Quanto mais os agentes trabalham de forma autônoma, mais é necessário um shift-left para esclarecer a intent mais cedo System Design se amplia para incluir ambiente, pessoas, agentes, ferramentas e cultura Em vez de usar agentes prontos out-of-box, as equipes precisam criar e manter diretamente agent role, profile, recipe, rule e skill Specs, agent rules e skills tornam-se a source of truth para transmitir aos agentes o what e o why do sistema Para criar realistic evals, é preciso combinar capacidades de IA, engenharia de software, usuário e negócio É preciso criar um loop de feedback que analise o agent trace para melhorar a usabilidade das ferramentas, as agent skills e o design do sistema O engenheiro humano deixa de ser o conductor de um agente individual para se tornar o orchestrator de várias equipes de agentes assíncronos Para enxergar o sistema da perspectiva de um agente malicioso, é possível ter explicitamente um red team agent Sessão 23 - Software engineering at the tipping point Quando a IA acelera a escrita de código, todo o ecossistema de desenvolvimento passa a sofrer pressão no nível de software ecology No Google, todo o código, incluindo Android e Chrome, fica em um monorepo compartilhado e é commitado no trunk O Google já usa há muito tempo ferramentas internas que permitem que um único desenvolvedor altere milhões de linhas de código Há uma grande chance de que o ecossistema de desenvolvimento atual não consiga suportar uma velocidade 10x Se os agentes gerarem mais compilações, testes, commits e uso de tokens, os custos de infraestrutura e os gargalos aumentam Os agentes podem criar código fácil de escrever, mas isso não significa que criarão código fácil de manter por humanos São necessárias agentic skills de component reuse e component isolation que imponham reutilização e isolamento O acesso a APIs e dados deve ser protegido com rigor, como se estivesse efetivamente aberto aos agentes A frase “agents will find things you probably didn't want them to” expõe o risco do desenho de permissões No ecossistema de desenvolvimento de 2030, a forma atual de trabalhar pode parecer ultrapassada como a era do CD-ROM em 2001 Sessão 24 - Vibe once, run anywhere with Google Antigravity and Flutter Usando Antigravity e Flutter juntos, é possível expandir para várias plataformas uma ideia criada uma única vez Desde o lançamento do Gemini 3, a capacidade do modelo aumentou bastante, e o Antigravity dá suporte a essa capacidade desde o início O Antigravity tem como núcleo um feedback loop em que planejamento, execução e verificação ficam fortemente conectados O Antigravity cria uma task list e um implementation plan, registra screenshots e vídeos durante a execução e, ao final, escreve um relatório com a implementação e os motivos por trás dela Na etapa de verificação, a sequência inclui executar o app, tirar screenshots, clicar em botões no Chrome e rodar testes No Flutter, a tipagem forte de Dart e o analysis server fornecem ao LLM sinais objetivos de erro, como assinaturas de funções e estrutura de classes O Flutter é um cross-platform UI toolkit que entrega os mesmos pixels e funcionalidades em várias telas O stateful hot reload do Flutter oferece uma experiência de desenvolvimento que recompila o app em menos de 1 segundo durante a execução Quanto mais código os agentes produzirem, mais os humanos precisarão definir objetivos de design e direção de produto, além de revisar os resultados dos agentes O Antigravity fornece o loop de execução dos agentes, e o Flutter entrega resultados consistentes em várias plataformas, criando o fluxo “vibe once, run anywhere”

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Os eixos centrais são Gemini 3.5 Flash, Gemini Omni Flash, Antigravity 2.0, Google AI Studio, Gemma 4, Android 17, Chrome/Web, Firebase, Google Play e competências de desenvolvedores na era da IA
O Google colocou em destaque não só o anúncio de modelos, mas também um fluxo de desenvolvimento em que agentes acessam produtos reais, navegadores, nuvem, apps móveis, dados, documentos e ambientes de teste
As ferramentas de desenvolvimento foram além de apenas escrever código no lugar da pessoa e agora abrangem planejamento, execução, validação, depuração, implantação, avaliação e coordenação de vários agentes
Android, Flutter, Chrome, Firebase e Google Play estão sendo expandidos de forma a incorporar o Gemini e ferramentas de agentes aos fluxos de desenvolvimento já existentes
Mais do que escrever código, custo de validação, fornecimento de contexto, permissões de acesso a ferramentas, observabilidade em runtime, infraestrutura de testes, documentação organizacional e arquitetura de sistemas estão surgindo como gargalos maiores

Sessão 1 - Google keynote

Mais de 8,5 milhões de pessoas por mês estão criando apps e experiências com modelos do Google
As APIs de modelos do Google processam cerca de 19 bilhões de tokens por minuto
Uso do AI Search:
- AI Overviews é usado por mais de 2,5 bilhões de pessoas por mês
- AI Mode é usado por mais de 1 bilhão de pessoas por mês
Os usuários ativos mensais do app Gemini cresceram de 400 milhões no I/O do ano passado para mais de 900 milhões
Mais de 50 bilhões de imagens foram geradas com o modelo Nano Banana
Gemini 3.5 Flash está disponível em produtos e APIs, com foco em execução rápida e eficiência de custos
Gemini Omni Flash é o primeiro modelo da linha Omni e segue na direção de lidar de forma mais ampla com entradas e saídas multimodais
Antigravity 2.0 é um app desktop independente disponível globalmente, que reúne em uma única tela conversas com agentes, projetos e gestão de tarefas
Grande demonstração do Antigravity:
- Com 93 subagentes, mais de 15.000 chamadas de modelo e 2,6 bilhões de tokens, foi criado o núcleo de um sistema operacional funcional a partir de um projeto vazio
- Foi executado com menos de US$ 1.000 em créditos de API, aproveitando o desempenho e a eficiência de custos do Gemini 3.5 Flash

Sessão 2 - Developer keynote

O Google apresentou para desenvolvedores um fluxo que integra modelos, ferramentas de agentes, plataformas para usuários e infraestrutura
Managed agents chegam à Gemini API, permitindo usar em formato de API um harness de agentes como o Antigravity
Google Antigravity 2.0 é um app desktop centrado em agentes, com uma estrutura em que vários agentes assumem tarefas de desenvolvimento
Com o Antigravity SDK, é possível personalizar e implantar diretamente fluxos de agentes
No Google AI Studio, novos usuários podem implantar direto no Cloud Run sem cartão de crédito
Com a integração ao Google Workspace, o AI Studio passa a poder usar dados do Workspace no fluxo de criação de apps
Passa a ser possível, no Google AI Studio, um fluxo para transformar ideias diretamente em apps Android
Gemma 4:
- Disponível sob licença Apache 2
- Alcançou 100 milhões de downloads no primeiro mês
- Os downloads totais da linha Gemma cresceram para mais de 500 milhões
Chrome DevTools for Agents pode ser usado no Antigravity e em mais de 20 agentes de programação
O Gemma 4 foi ajustado finamente com LoRA para gerar respostas com comandos bash utilizáveis imediatamente em pipelines de CI, e implantado em um notebook local

Sessão 3 - Agent-first workflows from prompt to production

Depois de implantar um app criado no AI Studio com Cloud Run e Firebase, o fluxo de agentes se estende até a depuração e análise na fase de operação
Por meio de mais de 50 servidores MCP gerenciados, agentes acessam ferramentas e dados do Google Cloud
O Developer Knowledge MCP fornece às ferramentas de agentes informações atualizadas com base na documentação do Google, reduzindo o problema de documentação desatualizada
Snapshots da documentação mais recente entram nas ferramentas de agentes em intervalos de cerca de 8 a 12 horas
Com Data Agent Kit e BigQuery MCP, é possível analisar dados do Firestore, BigQuery e logs, além de criar dashboards
O Antigravity consegue investigar erros de apps, encontrar os arquivos relacionados, corrigi-los e até seguir até um commit no GitHub
Um remediation agent e um agente de CI implantados no Cloud Run se conectam a Eventarc, Pub/Sub e Gemini para investigar e corrigir erros
Vários agentes trocam tarefas entre si no modelo A2A(agent-to-agent)
O desenvolvimento com agentes não termina na criação de protótipos e se expande para implantação, monitoramento, análise de dados e recuperação automática

Sessão 4 - What’s new in Android

O Android 17 adiciona limites de memória e ferramentas relacionadas para evitar que o uso excessivo de memória dos apps prejudique a experiência do usuário
O Android 17 passa a tratar automaticamente condições como excessive memory, cold start e excessive CPU como alvos de análise
Apps voltados ao Android 17 precisam da permissão ACCESS_LOCAL_NETWORK para descobrir e se conectar a dispositivos na rede local
O Google está reforçando a direção de construir interfaces Android com Jetpack Compose
Compose 1.10 e Compose 1.11 incluem melhorias de desempenho, hybrid UI e novas APIs
A integração entre AppFunctions e Gemini está em preview privado, permitindo que apps se tornem alvos de orquestração do Gemini
É possível testar alguns novos recursos por meio do preview para desenvolvedores da ML Kit Prompt API
O Android 17 oferece Eclipsa Video, melhorias na qualidade de voz com HE-AAC e aprimoramentos de câmera e mídia com base em CameraX e Media3
Apps para telas grandes estão migrando para uma direção menos presa às limitações tradicionais de mobile usando Navigation 3 e a biblioteca Compose Adaptive
O Compose 1.6 para Wear OS oferece suporte ao Navigation 3 e a um mode manager que ajuda a gerenciar conteúdo em estado de economia de energia

Sessão 5 - What’s new in Chrome

O Chrome está focado em fazer com que sites funcionem bem para usuários que usam agentes e ferramentas agênticas
Em vez de depender apenas do conhecimento básico dos modelos, o objetivo é conectar Baseline e recursos web atualizados às ferramentas de desenvolvimento
Desde o ano passado, 55 recursos passaram ao status Baseline Widely Available
No momento do anúncio, 52 recursos estavam no status Baseline Newly Available
Como o Chrome é atualizado a cada 4 semanas, agentes de programação que não conhecem os recursos web mais recentes tendem a produzir implementações desatualizadas
A Prompt API do Chrome está disponível no Chrome 148
Navigation API, View Transitions, HTML-in-Canvas e declarative partial updates passam a integrar o fluxo de desenvolvimento
Desenvolvedores de extensões do Chrome agora podem inspecionar e depurar automaticamente instalação, service worker, side panel e popup
O Chrome está se expandindo para fornecer aos agentes skills de alto nível, como desempenho web, identity e security, além de guias para mais de 100 casos de uso comuns
É preciso fornecer aos agentes informações sobre recursos web recentes e suporte dos navegadores para reduzir a repetição de padrões antigos de compatibilidade

Sessão 6 - What’s new in Google AI

A família de modelos Gemini é multimodal e lida com entradas de texto, imagem, áudio, vídeo e código, além de várias formas de saída
Papéis do Gemini 3.5 Pro e Flash:
- Gemini 3.5 Pro é focado na resolução de problemas complexos
- Gemini 3.5 Flash equilibra desempenho, velocidade e custo
O recurso Build do AI Studio usa o 3.5 Flash como modelo padrão
O Nano Banana 2 pode ser testado diretamente no AI Studio
O Gemini Omni Flash é um modelo capaz de gerar saídas, incluindo vídeo, a partir da entrada
Gemini Live e a Live API oferecem suporte a interações por voz
A Interactions API é um recurso para interagir com agentes dentro do AI Studio
Acessibilidade do Gemma 4:
- Pode ser testado no playground do AI Studio
- Algumas chamadas gratuitas também estão disponíveis na Gemini API
- Tem uma janela de contexto de 256.000 tokens e pode ser encontrado no Hugging Face
Também foram apresentados Gemini Robotics 1.6, Genie 3, Antigravity 2.0 e uma estratégia para reduzir custos misturando modelos abertos e proprietários

Sessão 7 - Build next-gen AI experiences with Google AI Studio and Google Antigravity

O Google AI Studio foi além de um playground de modelos e se expandiu como um espaço para transformar ideias em apps e implantá-los
Modelos, agentes, criação de apps, integração com Workspace e deploy no Cloud Run passam a fazer parte de um único fluxo
A seção de apps do AI Studio será lançada em breve e tratará de forma mais direta a criação e o deploy de apps
Foi adicionada a função de exportar de uma vez para o Antigravity o código criado no AI Studio
O Antigravity 2.0 não cuida só da escrita de código, mas também assume o papel de mission control ao coordenar várias tarefas com agentes
O Antigravity 2.0 tem como fluxo principal task list, implementation plan e revisão dos arquivos alterados
Code review e revisão de mudanças podem ser feitas diretamente dentro do Antigravity 2.0
A estrutura delega aos agentes tarefas pesadas como testes no navegador, planejamento, desenvolvimento de recursos em vários arquivos e validação end-to-end
Com o Google AI Studio, é possível criar um novo app de negócios em cerca de 20 minutos e depois evoluí-lo com o Antigravity
O Google AI Studio é o ponto de partida rápido do “prompt to app”, e o Antigravity é a ferramenta que transforma o app em trabalho real de desenvolvimento

Sessão 8 - Unlock modern web capabilities in your AI coding workflows

Quando agentes de programação não conhecem recursos web modernos, tendem a gerar código com base em critérios antigos de compatibilidade entre navegadores
O Chrome lançou 50 novos recursos no último ano, mas muitos deles não chegam aos modelos por causa do corte de conhecimento
No exemplo da Interest Invokers API, apareceu o problema de o agente usar o nome antigo da propriedade, interesttarget
O Modern Web Guidance é um pacote de conhecimento que ajuda agentes a encontrar recursos web modernos e implementações recomendadas
Antes de responder, o agente faz uma busca semântica dentro de um pacote local
Escala e estrutura das guias:
- Atualmente há mais de 100 guias
- A estrutura permite encontrar e usar skills por recurso quando necessário, em vez de expor todos a uma ferramenta de nível superior
As guias oferecem tanto a implementação moderna ideal quanto recomendações de fallback
Se não houver exigência de suporte a navegadores, o agente assume por padrão o Baseline Widely Available
Se você escrever no AGENTS.md uma condição como “suporta apenas Chrome 144 ou superior”, o agente poderá evitar fallbacks desnecessários
A equipe do Chrome executa avaliações diárias com modelos como Gemini 3.1, Claude Opus 4.7 e GPT 5.5

Sessão 9 - What’s new in Firebase

O Firebase está avançando para uma agent-native platform, na qual tanto pessoas quanto agentes podem criar e escalar apps
O Firebase Data Connect evoluiu para o Firebase SQL Connect, com suporte ao desenvolvimento de apps baseado em SQL
Com o custom resolver do Firebase SQL Connect, é possível conectar serviços do Google Cloud como Cloud Functions e BigQuery
O Firestore oferece suporte a geo search, native full text search e semantic match
O Firebase AI Logic oferece suporte aos modelos mais recentes e permite criar recursos de IA com reconhecimento de localização por meio de Maps grounding
Os controles de geração de imagem do Nano Banana também podem ser usados no Firebase AI Logic
O Firebase AI Logic oferece suporte a inferência local e híbrida em iOS, Chrome e Android, com fallback para cloud-hosted model quando não houver modelo local
O Dart support for Cloud Functions in Firebase está disponível em experimental preview
O AI Studio se conecta ao Google Workspace, permitindo usar dados de Sheets, Docs, Gmail e Calendar em apps
As Firebase agent skills podem ser usadas em Android, iOS, web e Flutter, e o suporte ao Crashlytics também foi ampliado

Sessão 10 - What’s new in Google Play

O Play Billing oferece suporte a mais de 300 métodos de pagamento locais em mais de 65 mercados
O Google Play tem mais de 890 milhões de usuários prontos para comprar
Foram ampliadas as opções para oferecer Google Play Billing junto com pagamentos alternativos, e também foi anunciada uma taxa de serviço mais baixa
A descoberta de apps está se expandindo para o app Gemini, Android e web, permitindo que usuários encontrem apps e jogos dentro do Gemini
Em vez de uma lista estática de links, o Gemini recomenda apps usando funções reais do app e informações da store listing
Em alguns temas, usuários do Gemini e do Play podem explorar mais de 450 mil conteúdos de filmes e TV
No Play Console, ao enviar arquivos estruturados como Eclipsa Video ou Google Sheets, o Gemini preenche previamente a listing
O Gemini deverá ajudar em tarefas do Play Console como bulk price changes, import skills e metadata configuration
Com a in-app subscription management API, usuários podem trocar de plano de assinatura com facilidade dentro do app
No ano passado, o Google Play Billing bloqueou US$ 3,4 bilhões em tentativas de fraude e US$ 130 milhões em abusive refunds

Sessão 11 - Defining the agentic AI era

Gemini, Search, app Gemini e Google DeepMind abordam a IA agêntica na mesma direção
Gemini 3.5 Flash também pode ser usado no Search
O Search precisa encontrar um equilíbrio entre respostas rápidas e tarefas agênticas mais longas
Gemini Spark assume o papel de um agente always-on que processa, em segundo plano, tarefas deixadas pelo usuário
Os modelos precisam ir além de respostas simples em chat e operar sobre todo o conjunto de produtos do Google e também sobre ecossistemas externos
Ferramenta interna traduzida de Python para Go:
- Traduzir para outra linguagem programas existentes que já têm testes é um problema mais claro para os modelos
- Algumas ferramentas internas ficaram 10 a 20 vezes mais rápidas da noite para o dia
A infraestrutura interna de software do Google também pode mudar mais rapidamente para se adaptar ao novo mundo agêntico
Hardware, escala dos modelos, aplicação em produtos e loops de feedback precisam funcionar em conjunto para que o Gemini entre em todos os produtos do Google
O foco das perguntas está mudando de “o que o modelo consegue fazer” para “como posicionar o modelo em produtos e fluxos de trabalho”

Sessão 12 - What’s new in Android development tools

As ferramentas de desenvolvimento Android são projetadas levando em conta não só desenvolvedores humanos, mas também AI agents implantados na base de código
Android Studio Otter oferece suporte a contas Gemini Enterprise e Google One
O Android Studio pode importar e usar modelos locais e remotos
Android Bench serve como referência para decidir quais modelos usar em tarefas de desenvolvimento Android
É possível solicitar transformações de UI diretamente no Compose Preview para que o agente trabalhe com um contexto melhor
É possível usar um agent-based new project wizard para criar um app Android adaptativo apenas com prompts
O Android Studio inclui cerca de 10 skills para ajudar em tarefas como integração de APIs adaptativas e conversão de XML para Compose
A nova Android CLI oferece suporte a fluxos de trabalho com LLM e, na criação de novos projetos, reduz o uso de tokens em mais de 70% em comparação com outras ferramentas LLM para Gradle
Ao combinar Antigravity CLI, Android CLI e Android skills, também é possível iniciar o desenvolvimento de apps Android no Antigravity
No Android Studio Quail e em dispositivos com Android 17, a conexão com o dispositivo é mantida mesmo ao trocar de rede ou reiniciar o notebook

Sessão 13 - What’s new in Flutter

Flutter 3.44 e Dart 3.12 foram lançados juntos
Mais de 1.700 contributors participaram do projeto Flutter neste ano
Mais de 1,5 milhão de desenvolvedores fazem builds com Flutter todos os meses
No Flutter 3.44, é possível testar um novo modo de rendering em dispositivos com suporte a Vulkan no Android API 34 ou superior
O Flutter é usado no infotainment system do Toyota RAV4 2026
No Cloud Functions for Firebase baseado em Dart, há casos em que o cold start cai para apenas 10 ms graças à compilação AOT
O Firebase AI Logic ganhou templates de prompt no servidor, eliminando a necessidade de embutir prompts diretamente no app
Firebase Agent Skills for Flutter fornece aos agentes diretrizes para construir apps full-stack com Flutter e Firebase
O suporte a LiteRT-LM deve chegar em breve ao pacote flutter_gemma
No Flutter desktop, a Canonical participa como lead maintainer e strategic steward

Sessão 14 - What’s new in the Gemma open model family

Gemma 4 se consolida como o modelo aberto mais poderoso da família Gemma
Ele é oferecido em vários tamanhos, de 2B a 31B, para uso em mobile, notebooks e nuvem
A Gemma começou em 2024 como uma família de modelos que ia de 1B a 27B
O Gemma 4 é um modelo de pesos abertos e compatível com o ecossistema open source
Com MTP e speculative decoding, é possível aumentar a velocidade de decodificação em até 3 vezes
O ecossistema Android já conta com uma implementação day-zero do Gemma 4
Pela API do Android, é possível executar pequenos modelos Gemma diretamente no telefone ou desenvolver apps Android com um modelo Gemma local em ambientes com acesso difícil à API Gemini
Usando o ADK (agent development kit) no Cloud Run e o Gemma 31B, é possível criar agentes que entendem bancos de dados e encontram respostas
O Gemma 4 pode rodar no navegador ou em ambiente local por meio da interface compatível com OpenAI do Transformers.js, Ollama e LM Studio
Nuvem corporativa, máquina local, navegador e mobile passam a ser todos ambientes de execução do Gemma

Sessão 15 - What’s new in Web UI

A atualização de Web UI de 2026 aborda os principais recursos junto com seu status no Baseline
Todos os recursos trazem indicações de compatibilidade como Baseline Widely Available, Newly Available e Limited Available
Com a contrast-color API, fica mais fácil escolher no CSS cores com contraste adequado
O recurso meta name="text-scale" do Chrome 146 responde às configurações de tamanho de texto do sistema
Mais de 30% dos usuários de Android e iOS alteram o tamanho padrão do texto
Desde o Chrome 134, o elemento dialog passou a aceitar recursos do popover, como declarative light dismiss
As two-phase View Transitions podem ser testadas no Chrome Canary
As scroll-driven animations chegaram ao Chrome em 2023 e, com o Interop 2026, ampliam a interoperabilidade
A HTML-in-Canvas API permite inserir conteúdo DOM real dentro do Canvas
No Chrome 149, foram adicionadas novas formas de uso para gap decorations e shape outside

Sessão 16 - Adaptive development for the expanding Android ecosystem

O Android não é mais um ecossistema só de celulares, e mais de 580 milhões de dispositivos ativos com tela grande se beneficiam do investimento em apps adaptativos
Usuários de foldables são classificados como um grupo de maior valor em apps adaptativos
No Android 17, a direção é remover o opt-out de orientation e resizability para apps com target SDK 37
O Desktop emulator do Android Studio Quail Canary oferece suporte a testes de apps Android em formato de desktop
Com a Continue On API do Android 17, o usuário pode continuar em um segundo dispositivo o que estava fazendo em outro
O Google está reforçando a tendência de criar apps Android com foco em Compose-first
O Compose 1.11 melhora o suporte a trackpad no nível de mouse e pointer, e adiciona uma API de testes para entradas sem toque
O Compose recebe uma API experimental para styling baseado em estado
Connected Displays passa a estar disponível publicamente por meio do Android Feature Drop
As bibliotecas Compose, Navigation 3 e Compose Adaptive oferecem suporte a várias telas, como foldable, desktop, carro, TV e XR

Sessão 17 - Building the quantum-AI future with Hartmut Neven and James Manyika

O tema central é como computação quântica e IA estão acelerando uma à outra
Hartmut Neven iniciou a equipe de Quantum AI do Google em 2012
superposition e qubit são a base da computação quântica
O número de bit strings possíveis em um chip de 105 qubits é 2 elevado a 105
A comunidade já identificou mais de 70 algoritmos e problemas que computadores quânticos podem resolver de forma útil
No futuro, esse número pode crescer mais de 10 vezes
quantum error correction é uma tecnologia essencial para manter o estado de superposição
Em 2022, o Google conseguiu reduzir erros em máquinas reais com quantum error correction
Quantum Echoes se conecta à forma como são aprendidos os dados gerados por NMR ou MRI
O Google defende que a transição para post-quantum cryptography precisa avançar de forma mais robusta até 2029

Sessão 18 - Scale AI with Google’s TPU software stack

A sessão aborda a stack de software open source para treinar, fazer fine-tuning e inferência de modelos sobre TPUs
O fluxo de desenvolvimento de modelos se divide em pre-training, post-training e serving/inference
É possível experimentar post-training e inference com TPUs gratuitas no Kaggle e no Colab
A demo de vLLM on TPU executa o modelo Gemma 4 31B em TPU e resume informações nutricionais a partir de imagens de comida
Gemma 4 é um modelo multimodal adequado para receber imagens, entender seu conteúdo e gerar resumos
Ao adicionar MTP à inferência do vLLM em TPU, foi obtido um ganho de velocidade de cerca de 3 vezes em várias tarefas
Tunix é um framework leve para post-training
Em vez de um modelo grande, foi feito fine-tuning de um modelo 4B para realizar a mesma tarefa, executando-o em um único chip Trillium
MaxText, Tunix, vLLM, JAX, PyTorch e TPU são posicionados como ferramentas ao longo do ciclo de vida do modelo

Sessão 19 - Supercharge your AI coding workflow with Chrome DevTools for agents

Chrome DevTools for agents é uma ferramenta que permite que agentes de código observem diretamente o runtime do navegador por meio do DevTools
Assim como desenvolvedores humanos aprendem e depuram com DevTools, agentes de código também precisam ter o mesmo loop fechado de feedback
Os agentes podem abrir uma instância real do Chrome, navegar na página, preencher formulários e coletar console logs e network requests
Com acesso a source maps, é possível ir de um problema em runtime ao arquivo de código-fonte relacionado
A ferramenta é fornecida como pacote NPM e inclui MCP server e CLI
6 skills oferecidas:
- troubleshooting, Chrome DevTools e Chrome DevTools CLI skill ajudam no uso geral e nos conceitos
- accessibility debugging, memory leak debugging e optimized LCP skill incorporam conhecimento especializado aos agentes
A implementação é baseada em Puppeteer, e os agentes usam o wrapper da ferramenta em vez de usar Puppeteer diretamente
Por padrão, ela usa um perfil anônimo de navegador separado e não acessa o Chrome password manager
A CyberAgent auditou 236 stories do Storybook de 32 componentes em menos de 1 hora com DevTools for agents

Sessão 20 - A new era of discovery: AI and the frontiers of science with Demis Hassabis

Demis Hassabis definiu o objetivo original da DeepMind como “solve intelligence”
O tema central é como a IA está transformando descobertas científicas, produtos e ferramentas de pesquisa
AlphaFold reaparece como um caso de resolução de um problema em aberto de 50 anos sobre estruturas de proteínas
Gemini for Science se conecta à linha de modelos científicos apresentada na keynote
Demis Hassabis descreve o momento atual como estando “nas encostas da singularidade” e vê a resolução da intelligence por volta de 2030, com margem de cerca de 1 ano
Modelos da família Genie são usados pela Waymo para testar situações 1 em 1 bilhão difíceis de encontrar no mundo real
O avanço de Isomorphic Labs em drug discovery é citado como exemplo de IA acelerando a ciência
O app Gemini tem 900 milhões de usuários mensais, e o AI Mode in Search também se tornou uma superfície de produto importante
A IA está sendo usada não só em funcionalidades de produto, mas também como ferramenta para resolver problemas científicos e de pesquisa

Sessão 21 - A fireside chat on the evolution of the developer craft

Na era da IA, o trabalho do desenvolvedor está migrando de escrever código para projeto de sistemas, documentação e orquestração
Novas ferramentas e modelos continuam surgindo, mas não é necessário seguir todas as tendências imediatamente; é preciso escolher de forma intencional o que aprender
Trazer agentes para a equipe é parecido com contratar vários engenheiros juniores, então documentação interna e registros de decisões de arquitetura se tornam mais importantes
Para criar um bom workflow agentic, é preciso definir a responsabilidade de cada agente, como vários agentes vão conversar entre si e onde entra a supervisão humana
A UX de várias ferramentas de programação está ficando parecida, então padrões aprendidos em uma ferramenta podem ser levados para outras
Ao trabalhar com agentes, é preciso abrir mão de parte do controle do caminho e passar a alinhar resultados e intenção de design
technical debt, cognitive debt e intent debt podem melhorar mais rápido ou piorar mais rápido com IA
Rodar 20 agentes ao mesmo tempo pode ultrapassar a capacidade cognitiva humana, então isso precisa ser gerenciado de forma intencional
Bons hábitos de prompt deixam de ser fragmentos de busca e passam a incluir objetivos completos e contexto
Mais importante do que “escrever todo o código manualmente” é “ter contexto e um sistema de validação para que os agentes possam trabalhar”

Sessão 22 - Build core skills to thrive as an AI-era developer

Mesmo na era da IA, as competências fundamentais de engenharia de software se tornam ainda mais importantes
A IA pode ser um force multiplier, mas é preciso conhecimento profundo para avaliar, integrar e manter os resultados gerados
Quanto mais os agentes trabalham de forma autônoma, mais é necessário um shift-left para esclarecer a intent mais cedo
System Design se amplia para incluir ambiente, pessoas, agentes, ferramentas e cultura
Em vez de usar agentes prontos out-of-box, as equipes precisam criar e manter diretamente agent role, profile, recipe, rule e skill
Specs, agent rules e skills tornam-se a source of truth para transmitir aos agentes o what e o why do sistema
Para criar realistic evals, é preciso combinar capacidades de IA, engenharia de software, usuário e negócio
É preciso criar um loop de feedback que analise o agent trace para melhorar a usabilidade das ferramentas, as agent skills e o design do sistema
O engenheiro humano deixa de ser o conductor de um agente individual para se tornar o orchestrator de várias equipes de agentes assíncronos
Para enxergar o sistema da perspectiva de um agente malicioso, é possível ter explicitamente um red team agent

Sessão 23 - Software engineering at the tipping point

Quando a IA acelera a escrita de código, todo o ecossistema de desenvolvimento passa a sofrer pressão no nível de software ecology
No Google, todo o código, incluindo Android e Chrome, fica em um monorepo compartilhado e é commitado no trunk
O Google já usa há muito tempo ferramentas internas que permitem que um único desenvolvedor altere milhões de linhas de código
Há uma grande chance de que o ecossistema de desenvolvimento atual não consiga suportar uma velocidade 10x
Se os agentes gerarem mais compilações, testes, commits e uso de tokens, os custos de infraestrutura e os gargalos aumentam
Os agentes podem criar código fácil de escrever, mas isso não significa que criarão código fácil de manter por humanos
São necessárias agentic skills de component reuse e component isolation que imponham reutilização e isolamento
O acesso a APIs e dados deve ser protegido com rigor, como se estivesse efetivamente aberto aos agentes
A frase “agents will find things you probably didn't want them to” expõe o risco do desenho de permissões
No ecossistema de desenvolvimento de 2030, a forma atual de trabalhar pode parecer ultrapassada como a era do CD-ROM em 2001

Sessão 24 - Vibe once, run anywhere with Google Antigravity and Flutter

Usando Antigravity e Flutter juntos, é possível expandir para várias plataformas uma ideia criada uma única vez
Desde o lançamento do Gemini 3, a capacidade do modelo aumentou bastante, e o Antigravity dá suporte a essa capacidade desde o início
O Antigravity tem como núcleo um feedback loop em que planejamento, execução e verificação ficam fortemente conectados
O Antigravity cria uma task list e um implementation plan, registra screenshots e vídeos durante a execução e, ao final, escreve um relatório com a implementação e os motivos por trás dela
Na etapa de verificação, a sequência inclui executar o app, tirar screenshots, clicar em botões no Chrome e rodar testes
No Flutter, a tipagem forte de Dart e o analysis server fornecem ao LLM sinais objetivos de erro, como assinaturas de funções e estrutura de classes
O Flutter é um cross-platform UI toolkit que entrega os mesmos pixels e funcionalidades em várias telas
O stateful hot reload do Flutter oferece uma experiência de desenvolvimento que recompila o app em menos de 1 segundo durante a execução
Quanto mais código os agentes produzirem, mais os humanos precisarão definir objetivos de design e direção de produto, além de revisar os resultados dos agentes
O Antigravity fornece o loop de execução dos agentes, e o Flutter entrega resultados consistentes em várias plataformas, criando o fluxo “vibe once, run anywhere”

1 comentários

hmmhmmhm 1 시간 전

O Flash é caro demais, agora vou viver para sempre na hospedagem do gemma no OpenRouter