Google lanza un agente de investigación profunda mejorado con nueva API de interacciones para desarrolladores

En Resumen

Google acaba de lanzar una versión mejorada de su agente Deep Research, ahora disponible para desarrolladores a través de una nueva API de Interacciones — con lanzamientos para consumidores próximamente en Search, NotebookLM y la aplicación Gemini.

La compañía tecnológica Google declaró que ha lanzado una versión sustancialmente mejorada de su agente Deep Research, ahora accesible para desarrolladores mediante una nueva API de Interactions, con disponibilidad para consumidores prevista en Search, NotebookLM y la aplicación Gemini.

Por primera vez, los desarrolladores pueden integrar las capacidades de investigación autónoma más avanzadas de Google directamente en sus propias aplicaciones. Gemini Deep Research está diseñado para tareas extendidas de recopilación y síntesis de información, y su sistema de razonamiento está alimentado por Gemini 3 Pro, descrito como el modelo más factual de la compañía hasta la fecha. Ha sido entrenado para reducir alucinaciones y mejorar la claridad y fiabilidad de informes complejos. Al ampliar el aprendizaje por refuerzo en múltiples pasos para la búsqueda, el agente puede navegar de manera independiente entornos de información intrincados con mayor precisión.

El agente construye su flujo de trabajo de investigación paso a paso generando consultas, revisando resultados, identificando información faltante y continuando el proceso hasta completar su investigación. La nueva versión incluye mejoras importantes en el rendimiento de búsqueda en web, permitiendo una navegación más profunda en sitios web para extraer datos altamente específicos.

Según Google, la última versión ofrece un rendimiento de vanguardia en Humanity’s Last Exam (HLE) y DeepSearchQA, alcanzando también sus mejores resultados hasta la fecha en BrowseComp. Está optimizada para producir informes bien investigados a un costo significativamente menor y pronto será integrada en Google Search, NotebookLM, Google Finance y una versión mejorada de la aplicación Gemini.

Las primeras pruebas ya muestran avances sustanciales en campos donde la precisión y la comprensión contextual detallada son esenciales. En los servicios financieros, las empresas han comenzado a usar Gemini Deep Research para agilizar las fases iniciales de la diligencia debida, agregando indicadores de mercado, insights de competidores y consideraciones de cumplimiento tanto de fuentes públicas como propias. Esto ha convertido al agente en una herramienta valiosa para los equipos de inversión que realizan trabajos preliminares.

En el sector científico, el agente se está aplicando a investigaciones complejas relacionadas con la seguridad. Axiom Bio, una empresa que desarrolla sistemas de IA para predecir la toxicidad de medicamentos, informó que Gemini Deep Research proporcionó una profundidad de análisis inicial y precisión en la literatura biomédica que permitió que sus procesos de investigación y descubrimiento avanzaran más rápidamente.

Para los desarrolladores que construyen sistemas automatizados de investigación, el agente Gemini Deep Research ofrece una funcionalidad amplia para sintetizar información y producir informes detallados y verificables. Soporta análisis unificado de documentos de usuario como PDFs, CSVs y archivos de texto junto con fuentes web públicas, combinando File Upload con la herramienta de búsqueda de archivos.

Gestiona un contexto extenso de manera efectiva, permitiendo a los desarrolladores incluir grandes cantidades de material de fondo directamente en la solicitud. La estructura del output puede configurarse mediante prompts, permitiendo control total sobre el diseño del informe, encabezados y presentación de datos. El sistema proporciona citas detalladas para las afirmaciones, asegurando transparencia respecto a la procedencia de los datos, y soporta salidas estructuradas, incluyendo esquemas JSON, para una integración sencilla en aplicaciones posteriores.

Google Libera Como Código el Benchmark DeepSearchQA para Avanzar en Capacidades de Investigación Web en Múltiples Pasos

Además, Google anunció que ha lanzado como código abierto un nuevo benchmark llamado DeepSearchQA, creado para evaluar qué tan efectivamente los agentes de investigación manejan consultas web complejas y en múltiples pasos. DeepSearchQA incluye 900 tareas de cadenas causales construidas manualmente que abarcan 17 áreas temáticas, con cada paso basado en las conclusiones del anterior. En lugar de depender de preguntas simples de recuperación de hechos, el benchmark mide la capacidad del agente para producir conjuntos de respuestas completas y exhaustivas, permitiendo evaluar tanto la precisión en la investigación como la cobertura en la recuperación.

DeepSearchQA también está pensado como un recurso diagnóstico para estudiar los efectos de un razonamiento extendido. Pruebas internas han demostrado que el rendimiento mejora cuando a los agentes se les da más oportunidades de realizar búsquedas y ciclos de razonamiento adicionales, un área en la que Google espera ampliar en futuras iteraciones.

Los materiales del benchmark se están lanzando para fomentar avances continuos hacia agentes de investigación más capaces. Los desarrolladores e investigadores pueden revisar el conjunto de datos, la tabla de clasificación y el Colab de inicio, además de examinar la metodología subyacente descrita en el informe técnico adjunto.

Aunque el panorama de Deep Research ya es altamente competitivo, el agente actualizado de Google introduce mejoras notables que se desarrollan sobre las capacidades de los modelos Gemini 3 existentes. El lanzamiento también marca la primera vez que los desarrolladores pueden integrar esta tecnología directamente en sus propias aplicaciones, ofreciendo una mejora significativa en la funcionalidad de investigación dentro de productos de terceros.