La Gemini 3.1 Pro de Google llegó en vista previa con un mensaje claro: está pensada para ser una base más inteligente y capaz para la resolución compleja de problemas, especialmente en flujos de trabajo donde una IA debe planificar, usar herramientas, verificar resultados e iterar. En la cobertura de prensa a mediados y finales de febrero de 2026, la afirmación recurrente es que Gemini 3.1 Pro “más que duplica” el rendimiento de razonamiento en comparación con Gemini 3 Pro en el benchmark ARC-AGI-2.
Ese reclamo importa más allá del orgullo: las “herramientas orientadas a agentes” viven o mueren por el razonamiento: un agente debe decidir qué hacer a continuación, invocar la herramienta adecuada, interpretar los resultados y evitar entrar en espirales de llamadas a herramientas innecesarias. Gemini 3.1 Pro se está posicionando como una mejora que apunta exactamente a esos modos de falla, mientras que también genera debate entre usuarios que dicen que las mejoras vienen con compensaciones en el tono y la creatividad.
Qué significa en la práctica “duplicar el razonamiento”
Varios medios informaron cifras concretas de benchmarks que Google enfatizó: 77,1 % en ARC-AGI-2 para Gemini 3.1 Pro, comparado con 31,1 % para Gemini 3 Pro. Eso no es solo una ganancia marginal; es aproximadamente un salto de 2,5×, y sustenta el lenguaje repetido de “más que duplica” usado en la cobertura del anuncio de Google.
Las evaluaciones al estilo ARC suelen citarse como proxies del razonamiento general porque ponen énfasis en el descubrimiento de patrones, la abstracción y la inferencia en múltiples pasos. Para los sistemas orientados a agentes, esas habilidades se traducen en una mejor descomposición (“¿cuáles son los subproblemas?”) y una mayor consistencia al navegar cadenas largas de acciones.
El posicionamiento de Google, según se informó, enmarca a Gemini 3.1 Pro como un modelo predeterminado más potente para la resolución compleja de problemas, aunque reconoce que los flujos de trabajo agentivos más ambiciosos están siendo mejorados durante la vista previa. En otras palabras: el motor central se está volviendo más inteligente, pero la experiencia completa de agente de extremo a extremo (planificación, ejecución de herramientas, bucles de verificación) todavía se está afinando activamente.
Gemini 3.1 Pro como base para herramientas orientadas a agentes
Las herramientas orientadas a agentes suelen combinar un modelo de lenguaje con conectores a sistemas externos, editores de código, terminales, navegadores, archivos o aplicaciones empresariales propietarias. En ese contexto, una “base más inteligente” se refiere menos a la fluidez conversacional y más a la robustez: menos desvíos erróneos, menos estados alucinados y mejor autocontrol cuando las salidas de las herramientas contradicen el plan.
La cobertura de prensa resumió el despliegue de Gemini 3.1 Pro en las principales plataformas: superficies de consumo como la app Gemini y NotebookLM, acceso para desarrolladores vía Gemini API y AI Studio, y canales empresariales a través de Vertex AI y Gemini Enterprise. También apareció en entornos diseñados explícitamente para flujos de trabajo agentivos, incluidos Gemini CLI, Android Studio y el entorno de desarrollo orientado a agentes de Google, Antigravity.
Este encuadre del ecosistema importa porque el rendimiento agentivo es emergente: es la combinación del razonamiento del modelo, las APIs de las herramientas, las protecciones en tiempo de ejecución y los bucles de retroalimentación. Un modelo que realmente razona mejor tiende a producir ganancias medibles en la eficiencia de las herramientas, especialmente para los patrones “plan → actuar → verificar → iterar” que antes requerían prompts extensos u orquestación rígida.
Pensamiento ajustable y control empresarial
VentureBeat caracterizó a Gemini 3.1 Pro como un “Deep Think Mini”, destacando un sistema de pensamiento de tres niveles (bajo/medio/alto) que permite a los equipos controlar el esfuerzo de razonamiento. Este estilo de control es especialmente relevante al desplegar herramientas orientadas a agentes a escala, donde compiten el coste, la latencia y la fiabilidad.
En muchas empresas, no todas las solicitudes merecen la máxima deliberación. Un agente de soporte que necesita recuperar el texto de una política en una base de conocimientos puede estar bien con un modo de razonamiento más ligero, mientras que un flujo de trabajo que reconcilia registros financieros conflictivos podría justificar mayor potencia de cálculo y pasos de verificación más estrictos.
El atractivo práctico es operativo: un único endpoint con profundidad de razonamiento ajustable simplifica la arquitectura. En lugar de enrutar a múltiples modelos especializados, los equipos pueden afinar “cuánto pensar” por tarea, por nivel de usuario o por etapa de una canalización de agente (por ejemplo, más profundo para la planificación, más ligero para resumir salidas de herramientas).
Precisión en las herramientas y menos llamadas: por qué le importa a GitHub Copilot
El ángulo agentivo de Gemini 3.1 Pro quedó subrayado por su aparición en el changelog de GitHub Copilot como un “modelo de codificación agentivo”. El énfasis allí no fue solo en la capacidad bruta de codificación, sino que destacó la “alta precisión en las herramientas” y “menos llamadas a herramientas por benchmark”, particularmente en bucles de editar-luego-probar.
Ese detalle es crucial para la codificación agentiva. Las llamadas a herramientas, ejecutar pruebas, buscar código y aplicar ediciones son donde se acumulan tiempo y coste, y donde los errores pueden propagarse. Un modelo que necesita menos llamadas para converger en una solución correcta suele ser más útil que uno que escribe código más bonito pero oscila entre acciones.
GitHub señaló un despliegue gradual y disponibilidad en VS Code, Visual Studio, github.com y móvil. Esta distribución también actúa como un campo de prueba real: si un modelo reduce el exceso de llamadas a herramientas para miles de desarrolladores, el beneficio se nota rápidamente en latencia, tasas de éxito y confianza de los usuarios.
La demo del urbanista: flujos de trabajo multimodales de agentes
Para hacer tangible lo “agentivo”, la prensa citó una demo estilo urbanista usada para ilustrar el razonamiento multimodal y los flujos de trabajo tipo herramienta. El ejemplo describía manejo del terreno, mapeo de infraestructuras y simulación de tráfico, tareas que implican naturalmente múltiples fuentes de datos y planificación iterativa.
La planificación urbana es una buena vitrina porque obliga a un agente a integrar restricciones: geografía, vías existentes, tráfico proyectado y posiblemente normas ambientales o de zonificación. Un agente capaz no solo debe generar recomendaciones, sino justificarlas, actualizarlas cuando las simulaciones discrepan y seguir la pista de lo que ya se ha probado.
En términos de herramientas orientadas a agentes, esto se parece a una canalización de múltiples pasos: ingerir mapas y restricciones (entrada multimodal), escoger acciones (ejecutar una simulación, ajustar una ruta), interpretar resultados y repetir hasta que emerja un plan satisfactorio. Un razonamiento mejorado debería reducir la iteración sin rumbo y producir decisiones más coherentes y auditables.
Antigravity y el ecosistema más amplio de herramientas orientadas a agentes
La capacidad agentiva no es solo una propiedad del modelo; depende del entorno. Antigravity, descrito como una herramienta de codificación “orientada a agentes”, se posiciona alrededor de la orquestación multiagente y el acceso directo a un editor, terminal y navegador, además de “Artefactos” como planes, capturas de pantalla y grabaciones para verificar el trabajo.
Esas decisiones de diseño se alinean estrechamente con lo que las organizaciones desean de las herramientas orientadas a agentes: trazabilidad y verificación. Los artefactos convierten el razonamiento invisible de un agente en salidas inspeccionables, lo que ayuda a los revisores a confirmar que el agente realmente ejecutó las pruebas que afirma haber ejecutado, o que un cambio propuesto en la interfaz coincide con una captura de pantalla.
El despliegue de Gemini 3.1 Pro en superficies centradas en agentes (como Antigravity y Gemini CLI) señala que Google apunta a emparejar un razonamiento central mejorado con entornos que hacen el uso de herramientas más seguro y más medible. Mejor razonamiento más mejor instrumentación suele ser la diferencia entre una demo llamativa y un flujo de trabajo fiable.
Reacciones de usuarios mixtas: razonamiento al alza, ¿“matices” a la baja?
No todo el feedback ha sido uniformemente positivo. La prensa tecnológica señaló una división: muchos usuarios elogiaron un salto en el razonamiento lógico y en los benchmarks de codificación, mientras que otros alegaron una reducción en la “profundidad emocional, empatía, flexibilidad creativa y matices”.
Esta tensión es común cuando los modelos se ajustan para un rendimiento de tarea más fuerte. Reforzar la corrección paso a paso, la adherencia a las herramientas y la toma de decisiones concisa puede a veces producir salidas que se sienten más rígidas o menos expresivas, especialmente en redacciones abiertas o conversaciones interpersonales.
Para las herramientas orientadas a agentes, la compensación puede ser aceptable o incluso deseable: la fiabilidad suele importar más que la calidez. Aun así, los equipos de producto que despliegan Gemini 3.1 Pro deberían probar ambas dimensiones, el éxito de la tarea y la experiencia del usuario, porque los agentes que se sienten toscos pueden reducir la adopción incluso cuando son técnicamente correctos.
La línea de Gemini 3.1 Pro es directa: el rendimiento de razonamiento en ARC-AGI-2 supuestamente subió a 77,1 %, frente al 31,1 % de Gemini 3 Pro, apoyando la narrativa de “más que duplica” repetida a lo largo de la cobertura de febrero de 2026. El mensaje más amplio de Google es igual de claro: esto está pensado como una base más capaz para la resolución compleja de problemas, con trabajo en vista previa que continúa en flujos de trabajo agentivos más ambiciosos.
La historia más interesante es cómo ese aumento en el razonamiento se está operativizando: niveles de pensamiento ajustables para el control en despliegue, afirmaciones de precisión en herramientas en contextos de codificación orientados a agentes como GitHub Copilot, y un ecosistema en expansión de entornos “agent-first” como Antigravity. Si las ganancias se traducen en menos llamadas a herramientas, mejor verificación y un comportamiento multi-paso más estable, Gemini 3.1 Pro podría marcar un paso significativo adelante en herramientas orientadas a agentes prácticas, no solo en las tablas de benchmarks.
