Google выпускает обновлённого агента Deep Research с новым API взаимодействий для разработчиков

Кратко

Google только что выпустила обновленную версию своего агента Deep Research, теперь доступную для разработчиков через новый API взаимодействий — с планами по запуску для потребителей в Search, NotebookLM и приложении Gemini в ближайшее время.

Технологическая компания Google заявила, что выпустила значительно улучшенную версию своего агента Deep Research, теперь доступную для разработчиков через новый API взаимодействий, а для потребительского использования планируется запуск в Search, NotebookLM и приложении Gemini.

Впервые разработчики могут интегрировать самые передовые автономные исследовательские возможности Google прямо в свои собственные приложения. Gemini Deep Research предназначен для расширенных задач по сбору информации и синтезу, а его система логики работает на базе Gemini 3 Pro, описываемой как самая фактическая модель компании на сегодняшний день. Он обучен снижать количество галлюцинаций и повышать ясность и надежность сложных отчетов. Расширяя многозначные методы обучения с подкреплением для поиска, агент может самостоятельно ориентироваться в сложных информационных средах с повышенной точностью.

Агент строит свой рабочий процесс исследования пошагово, генерируя запросы, просматривая результаты, выявляя недостающую информацию и продолжая процесс, пока не завершит расследование. В новой версии выполнены крупные обновления производительности веб-поиска, позволяющие более глубоко исследовать сайты для извлечения очень конкретных данных.

По словам Google, последняя версия демонстрирует передовые показатели в таких задачах, как Humanity’s Last Exam (HLE) и DeepSearchQA, а также достигает своих лучших результатов на сегодняшний день в BrowseComp. Она оптимизирована для создания хорошо проработанных отчетов при значительно меньших затратах и скоро будет интегрирована в Google Search, NotebookLM, Google Finance и усовершенствованную версию приложения Gemini.

Ранние тесты уже показывают значительные преимущества в областях, где важна точность и глубокое понимание контекста. В финансовых услугах компании начали использовать Gemini Deep Research для оптимизации начальных этапов due diligence, собирая рыночные индикаторы, сведения о конкурентах и соблюдение нормативных требований как из публичных, так и из закрытых источников. Это сделало агента ценным инструментом для инвестиционных команд, проводящих предварительную работу.

В научной сфере агент применяется для сложных исследований, связанных с безопасностью. Компания Axiom Bio, разрабатывающая системы ИИ для прогнозирования токсичности лекарств, сообщила, что Gemini Deep Research обеспечил глубокий анализ и точность в биомедицинской литературе, что позволило ускорить процессы исследований и открытий.

Для разработчиков, создающих автоматизированные исследовательские системы, агент Gemini Deep Research предлагает широкий функционал для синтеза информации и создания детальных, проверяемых отчетов. Он поддерживает единый анализ пользовательских документов, таких как PDF, CSV и текстовые файлы, вместе с публичными веб-источниками, объединяя Upload File с File Search Tool.

Он эффективно управляет большим объемом контекста, позволяя разработчикам включать значительные объемы фонового материала прямо в запрос. Структура вывода может быть настроена через подсказки, что дает полный контроль над оформлением отчета, заголовками и представлением данных. Система обеспечивает подробные цитаты для утверждений, гарантируя прозрачность происхождения данных, а также поддерживает структурированные выводы, включая схемы JSON, для упрощенной интеграции в downstream-приложения.

Google открывает исходный код DeepSearchQA, чтобы продвинуть возможности многоступенчатого веб-исследования

Дополнительно Google объявила об открытии исходного кода нового бенчмарка под названием DeepSearchQA, созданного для оценки эффективности исследовательских агентов при обработке комплексных, многоступенчатых веб-запросов. DeepSearchQA включает 900 ручных задач с причинно-следственными цепочками, охватывающими 17 тематических областей, каждая ступень которых строится на выводах предыдущей. Вместо простых вопросов о фактах, бенчмарк измеряет способность агента формировать полные и исчерпывающие наборы ответов, оценивая как точность исследований, так и охват результатов.

DeepSearchQA также предназначен как диагностический ресурс для изучения влияния продолжительного времени рассуждения. Внутренние тесты показали, что производительность улучшается, если агенту предоставляется больше возможностей для запуска дополнительных поисков и циклов рассуждений, и Google планирует расширять эти возможности в будущих версиях.

Материалы бенчмарка публикуются для поощрения дальнейших разработок более мощных исследовательских агентов. Разработчики и исследователи могут ознакомиться с набором данных, таблицей лидеров и стартовым Colab, а также изучить описанную в техническом отчете методологию.

Несмотря на то, что рынок Deep Research уже довольно конкурентен, обновленный агент Google вводит заметные улучшения, основанные на возможностях существующих моделей Gemini 3. Выпуск также знаменует собой первый случай, когда разработчики могут напрямую интегрировать эту технологию в свои приложения, что значительно повышает функциональность исследований в сторонних продуктах.