O Google lança Agente de Pesquisa Profunda atualizado com API de Novas Interações para Desenvolvedores

Resumidamente

A Google acaba de lançar uma versão aprimorada do seu agente Deep Research, agora disponível para desenvolvedores através de uma nova API de Interações — com implementações para consumidores a chegar em breve ao Search, NotebookLM e ao aplicativo Gemini.

A empresa tecnológica Google afirmou que lançou uma versão substancialmente atualizada do seu agente Deep Research, agora acessível a desenvolvedores através de uma nova API de Interações, com disponibilidade para consumidores planeada para Search, NotebookLM e a aplicação Gemini.

Pela primeira vez, os desenvolvedores podem integrar as capacidades de pesquisa autónoma mais avançadas do Google diretamente nas suas próprias aplicações. O Gemini Deep Research foi concebido para tarefas ampliadas de recolha e síntese de informação, e o seu sistema de raciocínio é alimentado pelo Gemini 3 Pro, descrito como o modelo mais factual da empresa até à data. Foi treinado para reduzir alucinações e melhorar a clareza e fiabilidade de relatórios complexos. Ao expandir o aprendizado por reforço em múltiplos passos para pesquisa, o agente consegue navegar de forma independente em ambientes de informação intrincados com maior precisão.

O agente constrói o seu fluxo de trabalho de pesquisa passo a passo, gerando perguntas, revendo resultados, identificando informações em falta e continuando o processo até completar a investigação. A nova versão inclui atualizações importantes no desempenho da pesquisa na web, permitindo navegação mais profunda em websites para extrair dados altamente específicos.

Segundo a Google, a versão mais recente oferece desempenho de ponta na Humanity’s Last Exam (HLE) e DeepSearchQA, enquanto também alcança os melhores resultados até à data no BrowseComp. Está otimizada para produzir relatórios bem fundamentados a um custo significativamente menor e em breve será integrada ao Google Search, NotebookLM, Google Finance, e a uma versão melhorada da aplicação Gemini.

Os testes iniciais já demonstram ganhos substanciais em áreas onde a precisão e a compreensão detalhada do contexto são essenciais. Nos serviços financeiros, empresas começaram a usar o Gemini Deep Research para otimizar as fases iniciais de diligência prévia, agregando indicadores de mercado, insights de concorrentes e considerações de conformidade de fontes públicas e proprietárias. Isto tornou o agente uma ferramenta valiosa para equipas de investimento que realizam fluxos de trabalho preliminares.

No setor científico, o agente está a ser aplicado em pesquisas complexas relacionadas com segurança. A Axiom Bio, uma empresa que desenvolve sistemas de IA para prever a toxicidade de medicamentos, relatou que o Gemini Deep Research forneceu uma profundidade de análise inicial e precisão na literatura biomédica, permitindo que os seus processos de investigação e descoberta avançassem de forma mais rápida.

Para os desenvolvedores que constroem sistemas de pesquisa automatizados, o Gemini Deep Research oferece funcionalidades amplas para sintetizar informação e produzir relatórios detalhados e verificáveis. Apoia a análise unificada de documentos do utilizador, como PDFs, CSVs e ficheiros de texto, juntamente com fontes web públicas, combinando Upload de Ficheiros com a Ferramenta de Pesquisa de Ficheiros.

Gerencia eficazmente um contexto extenso, permitindo aos desenvolvedores incluir grandes quantidades de material de fundo diretamente no prompt. A estrutura do output pode ser moldada através de prompts, permitindo controlo total sobre o layout do relatório, títulos e apresentação de dados. O sistema fornece citações detalhadas para as afirmações, garantindo transparência quanto à proveniência dos dados, e suporta outputs estruturados, incluindo schemas JSON, para uma integração mais eficiente em aplicações downstream.

Google Open-Sources DeepSearchQA Benchmark Para Avançar Capacidades de Pesquisa Multitarefa na Web

Além disso, a Google anunciou a publicação de código de um novo benchmark chamado DeepSearchQA, criado para avaliar quão eficazmente os agentes de pesquisa lidam com inquéritos abrangentes e de múltiplos passos na web. O DeepSearchQA inclui 900 tarefas de cadeia causal construídas manualmente, abrangendo 17 áreas temáticas, com cada etapa construindo sobre as conclusões da anterior. Em vez de perguntas simples de recuperação de fatos, o benchmark mede a capacidade do agente de produzir conjuntos de respostas completas e exaustivas, permitindo avaliar tanto a precisão da pesquisa quanto a cobertura na recuperação de dados.

O DeepSearchQA também serve como recurso diagnóstico para estudar os efeitos de tempos prolongados de raciocínio. Testes internos mostraram que o desempenho melhora quando os agentes têm mais oportunidades de realizar buscas e ciclos de raciocínio adicionais, uma área que a Google pretende expandir em futuras versões.

Os materiais do benchmark estão a ser lançados para incentivar o progresso contínuo em direção a agentes de pesquisa mais capazes. Os desenvolvedores e investigadores podem rever o conjunto de dados, o ranking e o Colab de início, bem como examinar a metodologia subjacente descrita no relatório técnico acompanhante.

Embora o panorama do Deep Research já seja altamente competitivo, o agente atualizado da Google apresenta melhorias notáveis que reforçam as capacidades dos modelos Gemini 3 existentes. O lançamento também marca a primeira vez que os desenvolvedores podem integrar diretamente esta tecnologia nas suas próprias aplicações, oferecendo uma melhoria significativa na funcionalidade de pesquisa dentro de produtos de terceiros.