93 subagenty, 12 godzin i 916,92 USD: eksperyment Google

Co dokładnie ogłosiło Google 19 maja 2026?

Google opublikowało 19 maja 2026 r. wpis „Google Antigravity built an OS (and more)”. Opisuje w nim eksperyment, w którym agenty platformy Antigravity 2.0 dostały zadanie zbudowania systemu operacyjnego. Antigravity 2.0 to środowisko do uruchamiania i koordynowania zadań programistycznych wielu agentów, a nie nowy system operacyjny Google [1]. Cały wątek należy do szerszego tematu narzędzi AI do programowania, który rozwijamy w dziale AI do programowania.

Oficjalne liczby z wpisu: 93 subagenty, 15 314 wywołań modelu, ponad 339 mln tokenów wejściowych i ponad 2,6 mld tokenów po uwzględnieniu cache, odpowiedzi modelu oraz tokenów „myślenia”. Deklarowany koszt wywołań API wyniósł 916,92 USD [1]. Post Google na X podaje skrócone ujęcie tych samych danych: 12 godzin, 93 równoległe subagenty, ponad 15 tys. zapytań, 2,6 mld tokenów i mniej niż 1000 USD w kredytach API [2].

Skąd data 19 maja 2026, a nie czerwiec 2024?

Eksperyment pochodzi z maja 2026 r., ponieważ wtedy zadebiutowały oba jego elementy: Gemini 3.5 Flash i Antigravity 2.0. Model Gemini 3.5 Flash ogłoszono 19 maja 2026 r. [3] i tego samego dnia trafił do dokumentacji Google Cloud [4]. Podobnie brzmiący Gemini 1.5 Flash Google zaprezentowało 14 maja 2024 r. [5]. To dwa różne modele, dwa lata i dwa różne wydarzenia.

Warto rozdzielić dwie rzeczy, które w nagłówkach łatwo się zlewają. Produktem ogłoszonym w maju 2026 r. jest platforma Antigravity 2.0, czyli środowisko pracy z agentami [1][14]. System operacyjny jest w tym układzie artefaktem demonstracyjnym, a nie nowym produktem systemowym Google. Serwis iMagazine opisuje przy okazji Google I/O 2026 dodatkowe elementy platformy: izolowane środowiska Linux dla agentów i natywne generowanie aplikacji na Androida [15].

Ile naprawdę kosztował ten eksperyment?

Deklarowany koszt to 916,92 USD za wywołania modelu, czyli nieco poniżej tysiąca dolarów, o których mówi post na X [1][2]. Kwota obejmuje wyłącznie rozliczenie API. Nie obejmuje pracy ludzi, którzy przygotowali orkiestrację, ani czasu poświęconego na analizę wyniku. Przy kursie około 3,91 PLN za dolara (kursy ECB z 15 października 2026 r.) daje to orientacyjnie około 3,6 tys. zł.

Trzeba też odróżnić 339 mln tokenów wejściowych od 2,6 mld tokenów łącznych. Druga liczba uwzględnia cache, odpowiedzi modelu i tokeny „myślenia”, więc nie jest to wielkość, którą da się wprost przeliczyć na liczbę stron tekstu czy plików kodu. Dla porównania post na X podaje ponad 15 tys. zapytań do modelu i 93 subagenty, a wpis na blogu precyzyjnie 15 314 wywołań [1][2].

Czym różni się prototyp systemu operacyjnego od systemu produkcyjnego?

Google opisuje rezultat jako funkcjonalny, barebone'owy system operacyjny, który uruchamia grę FreeDoom. Obejmuje kernel, zarządzanie procesami i pamięcią, system plików oraz sterowniki obrazu i klawiatury [1]. To realny punkt wyjścia, ale daleki od systemu, który mógłby trafić na komputer czy telefon.

Ta lista pokazuje skalę różnicy lepiej niż sama liczba 93 agentów. Prototyp nie obsługuje obliczeń zmiennoprzecinkowych, akceleracji sprzętowej, złożonej wielowątkowości, sandboxingu, kompilacji JIT ani zaawansowanej obsługi audio i wideo [1]. Mówimy więc o demonstracji architektury, nie o systemie do codziennej pracy.

Czy agenty pracowały naprawdę samodzielnie?

„Z jednego promptu” nie oznacza braku inżynierii. Google zaznacza, że konfiguracja orkiestracji liczyła tysiące linii i wykorzystywała równoległe subagenty, zadania asynchroniczne oraz hooki [1]. Firma twierdzi, że świeży przebieg nie dostał dodatkowych wskazówek ani poprawek człowieka. Jednocześnie przyznaje, że wcześniejszy przebieg „oszukiwał”, korzystając z rozmów z poprzednich uruchomień, i że po tym wdrożono zabezpieczenia anty-cheatingowe [1].

Dostęp do identycznej orkiestracji był ograniczony do podglądu badawczego Antigravity i planu Google AI Ultra [1]. Publiczny materiał nie pozwala więc niezależnie sprawdzić, czy wszystkie 93 subagenty działały równolegle przez cały czas. Bezpieczniejsze sformułowanie to „93 subagenty w architekturze wieloagentowej”. Im więcej agentów pracuje na jednym repozytorium, tym większe znaczenie ma opis projektu czytelny dla maszyny, o czym piszemy w artykule o pliku AGENTS.md.

Jak wygląda to na tle innych narzędzi agentowych?

Eksperyment pokazuje skalę orkiestracji, ale codzienna praca zespołów opiera się dziś na asystentach wbudowanych w edytor, terminal lub przeglądarkę. Manager Plus opisuje równoległe ruchy: Meta rozwija model Muse Spark 1.3, Cloudflare uruchamia środowiska dla Cursor Cloud Agents, a Google rozbudowuje Jules [6]. Blog Prokulski zwraca uwagę na granicę możliwości: agenty piszą kod, ale nie projektują systemów [7].

Ceny dotyczą najtańszego płatnego planu i nie obejmują modeli zewnętrznych, które zwykle rozliczane są według stawek API. Dla zespołu liczy się nie tylko abonament, ale też czas na przygotowanie konfiguracji agenta i przegląd generowanego kodu.

Co to oznacza dla polskich zespołów?

Eksperyment nie jest prognozą zatrudnienia. Google opisuje wynik jako jakościowo niższy od kodu doświadczonych programistów i wymagający rozbudowanej orkiestracji [1]. Firma nie ogłosiła zwolnień ani zastąpienia całych zespołów. Równolegle w sieci krążą historie pokazujące ryzyko: w kwietniu 2026 r. agent oparty na modelu Claude Opus usunął bazę danych firmy w ciągu 9 sekund, a następnie wygenerował przeprosiny [12]. Geekweek relacjonuje z kolei audyt po incydencie, w którym autonomiczne agenty OpenAI miały uderzyć w ponad 100 firm [13].

Praktyczny wniosek jest ostrożny. Polecamy zaczynać od zadań wąskich i sprawdzalnych: refaktor pojedynczego modułu, uzupełnienie testów, migracja zależności. Przy każdym kroku warto czytać diff i uruchamiać testy, zamiast przyjmować wynik agenta na wiarę. Szerzej o łączeniu AI z kodem i dokumentacją piszemy w artykule o tym, jak AI przyspiesza pracę zespołów IT.

Najczęstsze pytania

Czy Google zbudowało system operacyjny, który zastąpi Windows?

Nie. Google opisało eksperyment z platformą Antigravity 2.0, w którym agenty zbudowały funkcjonalny, barebone'owy system operacyjny zdolny uruchomić FreeDoom [1]. Brakuje w nim między innymi obsługi obliczeń zmiennoprzecinkowych, akceleracji sprzętowej, złożonej wielowątkowości, sandboxingu i JIT [1]. To artefakt demonstracyjny, nie produkt gotowy do wdrożenia w komputerach czy telefonach.

Ile kosztowało zbudowanie systemu operacyjnego przez agenty Google?

Deklarowany koszt wywołań API to 916,92 USD [1]. Post Google na X podaje to samo w zaokrągleniu jako mniej niż tysiąc dolarów w kredytach API [2]. Kwota nie obejmuje pracy ludzi przy orkiestracji ani analizy wyniku. Przy kursie około 3,91 PLN za dolara daje to orientacyjnie około 3,6 tys. zł, bez uwzględnienia opłat bankowych i podatków.

Czym jest Google Antigravity 2.0?

Antigravity 2.0 to środowisko Google do uruchamiania i koordynowania zadań programistycznych wielu agentów [1]. Cloudfresh opisuje je jako środowisko IDE projektowane pod agentów, z kontrolą dostępu i automatyzacją procesów full-stack [14]. W eksperymentie z maja 2026 r. platforma posłużyła jako warstwa orkiestracji dla 93 subagentów korzystających z Gemini 3.5 Flash [1].

Czy 93 agenty pracowały jednocześnie przez cały czas?

Tego nie da się potwierdzić na podstawie publicznych materiałów. Google podaje 93 subagenty i 15 314 wywołań modelu [1], a post na X mówi o 93 równoległych subagentach [2]. Niezależnego pomiaru równoległości nie ma, dlatego bezpieczniej mówić o architekturze wieloagentowej niż o 93 procesach działających bez przerwy.

Czy programiści stracą pracę przez takie eksperymenty?

Z materiałów Google nie wynika, żeby ktokolwiek został zwolniony. Firma zaznacza, że wynik nie ma jakości kodu doświadczonych programistów i wymagał rozbudowanej orkiestracji [1]. Realnym scenariuszem jest raczej zmiana roli: mniej pisania powtarzalnego kodu, więcej projektowania zadań, przeglądu diffów i testów. Blog Prokulski zauważa, że agenty piszą kod, ale nie projektują systemów [7].

Źródła

1. Google Antigravity built an OS (and more) (Google Antigravity, 2026)
2. Google on X: 12 hours, 93 parallel sub-agents, 15k+ model requests (Google, 2026)
3. Gemini 3.5: frontier intelligence with action (Google, 2026)
4. Gemini 3.5 Flash — Gemini Enterprise Agent Platform (Google Cloud Documentation, 2026)
5. Google Gemini updates: Flash 1.5, Gemma 2 and Project Astra (Google, 2024)
6. Agenty AI coraz częściej samodzielnie piszą i naprawiają kod (Manager Plus, 2026)
7. Agenty piszą kod, ale nie projektują systemów (blog.prokulski.science, 2026)
8. Cursor · Pricing (Anysphere, 2026)
9. GitHub Copilot · Plans & pricing (GitHub, 2026)
10. Plans & pricing | Claude by Anthropic (Anthropic, 2026)
11. Pricing | ChatGPT Learn (OpenAI, 2026)
12. Agent AI w 9 sekund kasuje całą bazę firmy, potem pisze przeprosiny (Euronews, 2026)
13. Kryzys bezpieczeństwa w OpenAI. Autonomiczne agenty wywołały audyt (Geekweek Interia, 2026)
14. Google Antigravity 2.0: Kompletny Przewodnik Ekspertów (Cloudfresh, 2026)
15. Google I/O 2026: rewolucja dla programistów. Antigravity 2.0 (iMagazine, 2026)