IA agêntica deixou de ser uma feature secundária ou uma camada experimental sobre produtos que já existem. Ela está virando a base de tudo o que o Google constrói, e isso muda o jogo para quem coloca software no ar agora. No mesmo dia em que o Google abriu o I/O 2026, Andrej Karpathy, membro fundador da OpenAI e ex-diretor de IA da Tesla, anunciou que estava indo para a Anthropic para voltar à pesquisa de fronteira.
Na mesma semana, vários veículos noticiaram que a Anthropic se prepara para abrir capital já em outubro, com valuation privado próximo de US$ 380 bilhões. Talento e capital estão entrando nesse mercado em um ritmo que eu não vi nos meus mais de quinze anos liderando times de engenharia.
Esse é o pano de fundo, e é uma boa notícia. Significa que as ferramentas com as quais trabalhamos seguem ficando melhores e mais capazes em uma velocidade impressionante. O Google I/O 2026 é a prova mais clara disso até aqui, porque foi ali que todo esse movimento virou produto que você e eu podemos usar hoje.
O destaque: Gemini 3.5 Flash e a aposta em um modelo para tudo
O maior anúncio foi o Gemini 3.5, mais especificamente o lançamento do Gemini 3.5 Flash. O que me chamou atenção não foram só os números de benchmark, e sim a confiança do Google no produto. Eles pularam o ciclo de preview por completo e colocaram o modelo direto em produção no app do Gemini, no Search e na plataforma para desenvolvedores.
E essa confiança se justifica. Nos benchmarks do próprio Google, o 3.5 Flash supera o Gemini 3.1 Pro, bem maior, em tarefas de código e agênticas, com 76,2% no Terminal-Bench 2.1 e 83,6% no MCP Atlas, além de rodar cerca de quatro vezes mais rápido que outros modelos de fronteira em velocidade de saída. Um modelo “Flash” batendo o “Pro” da geração anterior é a notícia. O velho tradeoff entre rápido e inteligente praticamente acabou.
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O Google está confiante o bastante para tornar o 3.5 Flash o modelo padrão por trás do app do Gemini e do AI Mode no Search para todo mundo, e é também o que os desenvolvedores recebem pela Gemini API e pela nova plataforma Antigravity.
Um único modelo, do consumidor final ao enterprise, atendendo um app do Gemini que já passou de 900 milhões de usuários mensais, contra 400 milhões um ano atrás. Uma versão maior, o 3.5 Pro, chega no mês que vem. Para quem constrói features de IA, o teto acabou de subir.
Leia o preço da forma certa
Sim, o 3.5 Flash custa mais por token que os modelos Flash anteriores, e isso gerou barulho. Mas preço bruto por token é a lente errada. O número que importa é capacidade por dólar, e nessa conta quem constrói saiu ganhando.
O motivo é simples. Quando um modelo rápido é realmente bom em tarefas de várias etapas, você para de costurar pipelines frágeis feitos de modelos mais baratos, retries e orquestração escrita na mão só para chegar a um resultado confiável. Um modelo capaz, que acerta de primeira e rápido, costuma custar menos de ponta a ponta do que um modelo barato que precisa de três tentativas e um fallback.
A gente vê isso o tempo todo quando constrói features de IA para clientes na Cheesecake Labs. A parte cara raramente são os tokens. É a engenharia que você precisa colocar em volta de um modelo pouco confiável, e o 3.5 Flash reduz exatamente esse trabalho.
A prática é simples e continua sendo boa engenharia independentemente do preço: escolha o modelo certo para cada tarefa, mande as chamadas rotineiras para modelos menores, use o tier de fronteira onde ele se paga e meça custo por resultado, não custo por token. Fazendo isso, um modelo padrão mais capaz vira um presente, não uma conta.
“Agêntico” deixou de ser buzzword
Sundar Pichai apresentou o evento inteiro como o começo da “era agêntica do Gemini”, e dessa vez o conteúdo sustentou o slogan. O app do Gemini não ganhou uma feature de agente. Ele virou um agente.
O exemplo mais claro é o Gemini Spark, um agente de IA pessoal que roda 24 horas por dia, continua trabalhando depois que você fecha o notebook e resolve coisas de verdade no Gmail, no Docs e em um conjunto crescente de ferramentas de terceiros, por meio de conexões MCP com apps como Canva, OpenTable e Instacart.
O rollout em beta começa na semana que vem para assinantes do Google AI Ultra nos Estados Unidos. Tem também o Daily Brief, que monta um resumo matinal priorizado a partir do seu inbox e do seu calendário, e o Android Halo, que mostra o que o seu agente de IA está fazendo direto no topo da tela do celular.
O I/O 2026 foi bem mais longe que isso, do Gemini Omni para geração de vídeo aos óculos Android XR, e o fio condutor nunca mudou: software que faz trabalho de verdade por você.
O que eu gosto na abordagem do Google é que ela foi construída em torno da sua direção, não em torno de tirar você do circuito. O Spark age em seu nome, pergunta antes de passos sensíveis como gastar dinheiro ou enviar e-mail, e mantém você informado ao longo do caminho. Esse é o modelo certo para agentes de IA, e é um padrão que vale copiar. Também recoloca o trabalho de quem constrói em um lugar melhor.
As perguntas interessantes agora são quais workflows vale entregar primeiro a um agente e como desenhar a experiência para que as pessoas confiem nele e sigam no comando. São perguntas de produto, e elas chegam na nossa mesa exatamente no momento certo.
Leia mais: Agentes de IA vs. sistemas de IA na arquitetura de software
Antigravity e por que consolidar é uma boa notícia
O anúncio que passou mais batido é justamente o que eu colocaria na frente de todo líder de engenharia, e ele é animador. O Google está reunindo suas ferramentas de desenvolvimento sob o Antigravity, sua plataforma de desenvolvimento agent-first. O Antigravity 2.0 e a nova Antigravity CLI já estão disponíveis, e a Gemini CLI standalone está sendo incorporada à plataforma, com a transição dos usuários individuais se encerrando em 18 de junho.
A Gemini CLI foi lançada há menos de um ano e virou um sucesso real, com mais de 100.000 estrelas no GitHub. Mesmo assim, o Google está unificando tudo no Antigravity, porque os workflows de desenvolvimento passaram rápido de um agente só para vários agentes, e uma plataforma única atende isso muito melhor do que um conjunto espalhado de ferramentas.
Esse é um sinal saudável. Quer dizer que o stack de desenvolvimento agêntico está amadurecendo rápido o suficiente para o Google consolidar em torno dele. A lição para os nossos times é adaptabilidade, e essa é uma força que dá para explorar: mantenha seus prompts, skills e workflows portáveis, trate a camada de tooling como algo que vai continuar melhorando, e você aproveita cada upgrade em vez de ser pego de surpresa. Os times que trabalham assim vêm prosperando durante todo esse ciclo.
O que eu faria com isso na prática
E o que fazer com uma semana como essa? Não esperar. Minha leitura depois do I/O 2026 é direta e otimista.
A capacidade é real, está chegando a cerca de um bilhão de pessoas e é mais prático construir bem com ela do que era um ano atrás. Os times que vão sair na frente em 2026 são os que tratarem IA agêntica como projeto para agora: escolha um workflow em que um agente possa carregar peso de verdade, construa, coloque na frente dos usuários e aprenda mais rápido que todo mundo que ainda está debatendo. Velocidade de aprendizado é a vantagem aqui, e ela é cumulativa.
Esse é o trabalho que a gente ama na Cheesecake Labs. Ajudamos times de produto e engenharia a sair do ciclo de anúncios e chegar a features agênticas entregues e confiáveis, com o design, a velocidade e a qualidade que transformam uma demo promissora em um produto no qual as pessoas confiam.
Se o I/O 2026 deixou você pensando em onde os agentes entram no seu roadmap, o instinto está certo, e este é um ótimo momento para agir. Agende uma conversa com o nosso time e vamos construir o seu próximo passo juntos.
