Google выпустила обновленный агент глубокого исследования с новым API для взаимодействия с разработчиками.

Технологическая компания Google Компания заявила о выпуске существенно улучшенной версии своего агента Deep Research, теперь доступной разработчикам через новый API взаимодействий, а для потребителей планируется внедрение в приложения Search, NotebookLM и Gemini.

Впервые разработчики получили возможность интегрировать самые передовые возможности автономного поиска Google непосредственно в свои приложения. Gemini Deep Research разработан для решения расширенных задач сбора и синтеза информации, а его система рассуждений основана на Gemini 3 Pro, описываемой как самая достоверная модель компании на сегодняшний день. Она обучена уменьшать количество ошибок и повышать ясность и достоверность сложных отчетов. Благодаря расширению многоступенчатого обучения с подкреплением для поиска, агент может самостоятельно ориентироваться в сложных информационных средах с повышенной точностью.

Агент поэтапно выстраивает свой исследовательский процесс, генерируя запросы, анализируя результаты, выявляя недостающую информацию и продолжая процесс до завершения расследования. Новая версия включает в себя значительные улучшения производительности веб-поиска, обеспечивая более глубокую навигацию по веб-сайтам для извлечения высокоспецифичных данных.

По данным Google, последняя версия демонстрирует самые высокие показатели производительности в тестах Humanity's Last Exam (HLE) и DeepSearchQA, а также показывает лучшие на сегодняшний день результаты в BrowseComp. Она оптимизирована для создания качественных отчетов с минимальными затратами и вскоре будет интегрирована в Google Search, NotebookLM, Google Finance и улучшенную версию приложения Gemini.

Предварительные испытания уже показывают существенный прогресс в областях, где точность и детальное понимание контекста имеют решающее значение. В сфере финансовых услуг компании уже начали использовать... Глубокие исследования Близнецов Это позволяет оптимизировать начальные этапы комплексной проверки путем агрегирования рыночных показателей, информации о конкурентах и ​​требований соответствия из открытых и собственных источников. Благодаря этому агент стал ценным инструментом для инвестиционных команд, проводящих предварительные исследования.

В научной сфере этот агент применяется в сложных исследованиях, связанных с безопасностью. Компания Axiom Bio, разрабатывающая системы искусственного интеллекта для прогнозирования токсичности лекарственных препаратов, сообщила, что компания Gemini Deep Research обеспечила глубокий первоначальный анализ и точность данных из биомедицинской литературы, 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 подробных, проверяемых отчетов. Он поддерживает унифицированный анализ пользовательских документов, таких как PDF-файлы, CSV-файлы и текстовые файлы, а также общедоступных веб-источников, путем объединения функции загрузки файлов с инструментом поиска файлов.

Система эффективно управляет обширным контекстом, позволяя разработчикам включать большие объемы справочной информации непосредственно в запрос. Структура выходных данных может быть сформирована с помощью запроса, что обеспечивает полный контроль над макетом отчета, заголовками и представлением данных. Система предоставляет подробные ссылки на утверждения, обеспечивая прозрачность происхождения данных, и поддерживает структурированные выходные данные, включая схемы JSON, для упрощенной интеграции в последующие приложения.

Google открывает доступ к результатам тестирования DeepSearchQA для улучшения возможностей многоэтапного веб-поиска.

Кроме того, Google объявила об открытии исходного кода нового бенчмарка под названием DeepSearchQA, созданного для оценки эффективности работы поисковых агентов при выполнении комплексных многоэтапных веб-запросов. DeepSearchQA включает 900 заданий, построенных вручную на основе причинно-следственных связей в 17 предметных областях, причем каждый шаг основывается на выводах предыдущего. Вместо простых вопросов для поиска фактов, бенчмарк измеряет способность агента создавать полные и исчерпывающие наборы ответов, что позволяет оценить как точность поиска, так и охват информации.

DeepSearchQA также предназначен в качестве диагностического ресурса для изучения влияния увеличенного времени на рассуждение. Внутренние тесты показали, что производительность улучшается, когда агентам предоставляется больше возможностей для выполнения дополнительных поисковых запросов и циклов рассуждения, и Google планирует расширить эту область в будущих версиях.

Тестовые материалы публикуются для стимулирования дальнейшего развития исследовательских агентов. Разработчики и исследователи могут ознакомиться с набором данных, таблицей лидеров и стартовым набором Colab, а также изучить лежащую в основе методологию, описанную в прилагаемом техническом отчете.

Несмотря на высокую конкуренцию на рынке глубоких исследований, обновленный агент Google предлагает значительные улучшения, расширяющие возможности существующего. Gemini 3 модели. Этот релиз также знаменует собой первый случай, когда разработчики могут интегрировать эту технологию непосредственно в свои собственные приложения, что значительно улучшает функциональность исследований в продуктах сторонних разработчиков.