Google випускає оновлений агент Deep Research з новим API для взаємодій для розробників

Коротко

Google нещодавно випустила оновлену версію свого агента Deep Research, яка тепер доступна розробникам через новий API Interaction — з планами швидкого запуску для користувачів у Search, NotebookLM та додатку Gemini.

Технологічна компанія Google повідомила, що випустила суттєво оновлену версію свого агента Deep Research, яка тепер доступна розробникам через новий API Interaction, з запланованим доступом для користувачів у Search, NotebookLM та додатку Gemini.

Вперше розробники мають змогу інтегрувати найсучасніші автономні можливості дослідження Google безпосередньо у свої додатки. Gemini Deep Research розроблений для тривалих завдань з збору та синтезу інформації, а його система логіки працює на базі Gemini 3 Pro, який описується як найфактичніша модель компанії на сьогодні. Вона навчена зменшувати галюцинації та підвищувати ясність і надійність складних звітів. За допомогою розширеного багатоетапного підкріпленого навчання для пошуку, агент може самостійно орієнтуватися у складних інформаційних середовищах з покращеною точністю.

Агент створює свою робочу схему дослідження крок за кроком, генеруючи запити, переглядаючи результати, визначаючи відсутню інформацію та продовжуючи процес, доки не завершить дослідження. Новий реліз містить суттєві оновлення для пошуку в Інтернеті, що дозволяє глибше досліджувати веб-сайти для отримання дуже специфічних даних.

Згідно з Google, остання версія показує найкращі результати у таких тестах, як Humanity’s Last Exam (HLE) і DeepSearchQA, а також досягає найвищих результатів на даний момент у BrowseComp. Вона оптимізована для створення добре досліджених звітів за значно нижчою ціною і незабаром буде інтегрована у Google Search, NotebookLM, Google Finance та покращену версію додатку Gemini.

Раннє тестування вже показало суттєві плюси у сферах, де важлива точність і детальне розуміння контексту. У фінансових послугах компанії почали використовувати Gemini Deep Research для спрощення початкових етапів дью-ділідженсу, агрегації ринкових індикаторів, аналізу конкурентів і врахування вимог відповідності з відкритих і приватних джерел. Це зробило агента цінним інструментом для інвестиційних команд під час попередніх етапів роботи.

У науковій галузі агент застосовується для складних досліджень, пов’язаних із безпекою. Компанія Axiom Bio, яка розробляє системи штучного інтелекту для прогнозування токсичності ліків, повідомила, що Gemini Deep Research забезпечив глибокий початковий аналіз і точність у біомедичній літературі, що дозволило швидше просувати процеси досліджень і відкриттів.

Для розробників, які створюють автоматизовані системи досліджень, агент Gemini Deep Research пропонує широкий функціонал для синтезу інформації та створення детальних, перевірених звітів. Він підтримує уніфікований аналіз користувацьких документів, таких як PDF, CSV і текстові файли, разом із публічними веб-джерелами за допомогою поєднання File Upload і File Search Tool.

Він ефективно керує великим контекстом, дозволяючи розробникам включати велику кількість фонової інформації безпосередньо у запит. Структура вихідних даних формується за допомогою підказок, що дає повний контроль над оформленням звіту, заголовками та поданням даних. Система забезпечує детальні посилання на джерела для кожної заявки, що гарантує прозорість щодо походження даних, а також підтримує структуровані вихідні дані, зокрема JSON-схеми, для легкої інтеграції у downstream-додатки.

Google відкриває вихідний код DeepSearchQA для розвитку багатоступеневого веб-дослідження

Крім того, Google оголосила про відкриття вихідного коду нового бенчмарка під назвою DeepSearchQA, створеного для оцінки того, наскільки ефективно дослідницькі агенти справляються із комплексними багатоступеневими веб-запитами. DeepSearchQA включає 900 ручною зібраних завдань із причинно-наслідковими ланцюгами, що охоплюють 17 тематичних областей, кожен крок яких базується на висновках попереднього. Замість простих фактологічних запитань, цей бенчмарк вимірює здатність агента створювати повні та всебічні відповіді, що дозволяє оцінити як точність дослідження, так і охоплення пошуку.

DeepSearchQA також слугує діагностичним інструментом для вивчення впливу тривалого часу логіки. Внутрішні тестування показали, що продуктивність покращується, коли агентам дають більше можливостей запускати додаткові пошуки і цикли логіки, що Google планує розвивати у майбутніх версіях.

Матеріали бенчмарка випускаються з метою сприяти подальшому прогресу у створенні більш здатних дослідницьких агентів. Розробники та дослідники можуть ознайомитися з набором даних, лідербордом і початковим Colab, а також ознайомитися з методологією, викладеною у супровідному технічному звіті.

Хоча ландшафт Deep Research вже є дуже конкурентним, оновлений агент Google вводить значні покращення, що базуються на можливостях існуючих моделей Gemini 3. Випуск також вперше дозволяє розробникам безпосередньо інтегрувати цю технологію у свої додатки, що суттєво покращує функціональність досліджень у сторонніх продуктах.