# Gemini 4 Argon сократил накладные расходы ADK за 11 часов

> По словам Google, агент для написания кода нашёл две полезные оптимизации в Python-фреймворке на 205 000 строк. Ещё четыре предложения отклонили после проверки.

Oossa · 2026-10-24 · https://oossa.com/ru/gemini-4-argon-cut-adk-overhead-in-an-11-hour-coding-run

По словам Google, Gemini 4 Argon 11 часов без присмотра работал с кодовой базой на Python для Agent Development Kit (ADK) — фреймворка с открытым исходным кодом для создания и развёртывания агентов. В результате Google приняла две оптимизации: одна примерно на 40% сократила накладные расходы на подготовку сессии в памяти при длительной работе, другая ускорила импорт пакетов при холодном запуске на 21%.

Задача проверяла, сможет ли модель улучшить существующий проект, а не создать приложение с нуля. В ADK около 205 000 строк кода почти в 800 исходных файлах. Инженер-программист Google Бо Янг рассказал об этой ночной работе в публикации от October 13, 2026; о результатах также сообщило издание InfoQ.

## Что изменил Argon?

Одно из изменений позволило ADK отбирать события диалога до их копирования. Раньше сервис сессий в памяти копировал весь диалог, а затем оставлял только те события, которые запрашивал вызывающий код. Второе изменение отложило загрузку тяжёлых пакетов до момента, когда они понадобятся. Даже простой текстовый агент прежде импортировал компоненты для аудио и видео, трассировки и веб-серверов, хотя не использовал их.

По словам Google, оптимизация сессий экономила время по мере роста диалогов. В одном тесте с вызовами инструментов на 158 ходов отказ от повторного копирования сократил накладные расходы фреймворка с 65.6 секунды до 56.1 секунды. Это время, которое тратил фреймворк, а не модели на выполнение задачи. Google также сообщила, что отложенная загрузка ускорила холодный импорт на 21%, но не указала, сколько времени это сэкономило в абсолютных величинах.

Чтобы направлять работу агента, команда добавила инструкции для конкретного репозитория в файлы .agents/skills и использовала режим /goal в Google Antigravity, чтобы задача оставалась в поле зрения на протяжении всей сессии. Argon измерил исходные показатели для четырёх сценариев, предложил шесть оптимизаций в 32 файлах и перед завершением запустил все 16,892 теста модулей проекта с открытым исходным кодом.

## Почему четыре предложения не прошли проверку?

Google приняла только два из шести предложенных изменений. Остальные четыре отклонили после проверки разработчиками из-за опасений по поводу надёжности, удобства сопровождения, совместимости или сомнений в том, что ускорение достаточно существенно. Один из отклонённых вариантов кэширования улучшал синтетический бенчмарк для нескольких агентов на 17%, но, по словам Google, мог возвращать устаревшие данные, если Python повторно использовал адрес в памяти после сборки мусора.

Этот запуск показывает, что команда Google сочла полезным: агент способен отслеживать изменения в разных файлах и готовить код для проверки человеком. Но он не доказывает, что агент может безопасно вносить и выпускать изменения без такой проверки. По словам Google, предыдущая попытка не учитывала командные соглашения и пограничные случаи, а после ночного запуска сопровождающим всё равно пришлось решать, какие предложения безопасно оставить.

## Факты

- Google рассказала о ночном запуске Gemini 4 Argon в публикации от October 13, 2026.
- В ADK около 205 000 строк кода на Python почти в 800 исходных файлах; проект включает 16,892 теста модулей с открытым исходным кодом.
- Google приняла две из шести предложенных оптимизаций: накладные расходы на подготовку сессии сократились примерно на 40% при длительной работе, а холодный импорт пакетов ускорился на 21%.
- В тесте с вызовами инструментов на 158 ходов Google зафиксировала сокращение накладных расходов фреймворка с 65.6 секунды до 56.1 секунды.

## Почему это важно

Для команд, которые сопровождают крупные проекты на Python, этот пример показывает, что агент для написания кода может помогать находить улучшения производительности в разных файлах, а не только редактировать одну функцию. Результаты представлены самой Google, и её инженеры отклонили четыре предложения, поэтому этот запуск не доказывает, что команды могут отказаться от тестирования или проверки кода.

## Источники и ссылки

1. [Google Optimizes Agent Development Kit's 200K-line Python Codebase Overnight with Gemini 4 Argon](https://www.infoq.com/news/2026/10/google-argon-optimizes-adk/?utm_campaign=infoq_content&utm_source=infoq&utm_medium=feed&utm_term=AI%2C+ML+%26+Data+Engineering) – InfoQ, 2026-10-24
2. [Google](https://developers.googleblog.com/optimizing-a-200000-line-python-codebase-overnight-with-gemini-4-argon/) – Google

Обновлено: 2026-10-24