Gemini 4 Argon

Argon mantiene el plan a la vista durante una ejecución larga. El contexto de 1M tokens se reparte entre entrada y salida, de modo que un trabajo puede leer mucho material y escribir una respuesta extensa dentro del mismo presupuesto. El protocolo de continuación permite retomar tras alcanzar el límite de respuesta sin empezar de cero.

Dentro de Google Antigravity, Argon planifica cambios, edita archivos y ejecuta comandos. Google asegura que los equipos que lo usan enviaron más de un 35% más de contribuciones de código generadas por agentes y redujeron las reversiones casi un tercio. Son cifras de los grupos de ingeniería de Google, así que el resultado depende de tu repositorio y de tu revisión.

El equipo de Chrome usó Argon para separar el manejo central de páginas de una carpeta heredada de unos 6 millones de líneas. El refactor tocó cientos de archivos y llevó semanas en lugar de meses, según Google. También eliminó una clase de fallos del navegador asociada a mover páginas activas entre pestañas y ventanas.

La entrada cubre texto, imágenes, vídeo, audio y PDF; la salida es texto. Esa mezcla importa en contratos con firmas escaneadas, informes con gráficos o reuniones grabadas que necesitan un resumen escrito. Google afirma que el modelo maneja comprensión documental profunda y análisis de datos longitudinales con anclaje estricto.

Las llamadas a funciones, la ejecución de código, la búsqueda de archivos, el anclaje a resultados de búsqueda y la salida JSON estructurada funcionan a través de la API de Gemini, junto con una vista previa de uso del ordenador. El desarrollador elige esfuerzo bajo, medio o alto en cada petición, lo que abarata las llamadas simples.

Argon se entrenó para detenerse antes de pasos irreversibles y para informar de hallazgos negativos. Google midió un 2% de intentos de atajo en pruebas de programación, y el modelo lidera la prueba de inyección indirecta de Gray Swan con un 0,7% de éxito de ataque en 15 intentos adaptativos.