Google Antigravity更新Teamwork框架：配Gemini 3.7 Flash求解数学难题并优化开源库
Google称，Antigravity的Teamwork多智能体框架在配对Gemini 3.7 Flash后，解决了七个开放数学问题，构建了RISC-V CPU模拟器，并优化了Eigen和ParlayHash。
AI解读：Google这次发布的核心是展示多智能体协作的实际效果：让多个AI智能体像团队一样分工、相互评审和反复迭代，而不是单个模型一次性作答。Antigravity中更新的Teamwork框架正是为此设计，配合Gemini 3.7 Flash，据Google博客称，该团队解决了七个此前未解决的数学和理论计算机科学问题，包括Knuth的循环猜想（证明已在Lean中验证，长度40多页）；还从头构建了一个能启动xv6操作系统的RISC-V CPU模拟器，周期对齐误差0.71%。对开发者更直接的影响在于开源库：ParlayHash的插入吞吐量提升2倍、内存减少25%，Eigen则添加了SIMD快速路径。需要说明，这些结果是Google自己的说法，且博客未提供具体测试条件或第三方验证；不过对于研究数学猜想、系统底层开发或依赖ParlayHash/Eigen的工程团队，这意味着可以尝试用多智能体框架处理耗时任务，但普通用户无需立即行动，因为工具仍处于Antigravity的实验阶段，且尚不清楚这些成功能否在更广泛问题上复现。
Google AI官方博客介绍，Google Antigravity近期对Teamwork框架进行了一系列更新，该框架让自主AI智能体团队可进行协作、相互评审并迭代数小时或数天，以解决复杂且面向长期目标（long-horizon）的挑战。将Gemini 3.7 Flash与该多智能体编排配对使用，可加速研究和工程领域的问题解决。
数学与理论计算机科学成果
据Google称，该智能体团队解决了顶级学术会议和期刊（FOCS、JMLR）中的七个开放问题，包括Knuth的循环猜想（Knuth's Cycles Conjecture），此证明已在Lean中验证，证明文稿有40多页；其他成果包括稀疏凸优化、可证明的LLM量化、前缀矩阵分解等。此外在TCSBench基准上取得了71%的得分。
系统工程突破
Google还报告称，系统构建了一个周期精确（cycle-accurate）、乱序执行的RISC-V CPU模拟器，其构建过程从零开始；该模拟器可将xv6操作系统启动至shell，与硬件真值相比周期对齐误差为0.71%。
开源软件上游优化
据称，该智能体团队还在多个核心开源库中向上下游输送了性能优化成果，包括Eigen（加入SIMD快速路径）和ParlayHash（插入吞吐量提升2倍，内存占用减少25%）。