谷歌，公開‘深度研究’… 旨在整合企業內部數據的AI代理競爭正式打響

谷歌推出了兩款新的人工智能（AI）代理，能夠根據用戶指定的主題自動生成調查報告。它們不僅能進行簡單搜索，還能結合公開網絡乃至企業內部數據進行分析，預計將使企業級AI競爭愈發激烈。

谷歌於當地時間22日發布了“深度研究”（Deep Research）和“深度研究Max”（Deep Research Max）。這兩款產品是去年12月推出的現有AI研究工具的後繼型號。當時該工具基於“Gemini 3 Pro”開發，而新產品則應用了今年2月發布的、更為先進的大語言模型（LLM）“Gemini 3.1 Pro”。

性能提升幅度也不小。谷歌表示，根據OpenAI的基準測試“BrowseComp”對兩代模型進行比較的結果顯示，Gemini 3.1 Pro獲得了85.9分。這比現有的Gemini 3 Pro高出25分以上。該基準測試通過1000多個任務來評估LLM的線上研究能力。

數據訪問範圍與應用案例

新AI代理的特點在於其數據訪問範圍。“深度研究”和“深度研究Max”不僅能訪問公開網絡，還能調用企業內部系統的數據。連接內部系統時使用“MCp”（模型上下文協議），用戶也可以直接上傳電子表格或視頻文件來補充分析數據集。

谷歌提出了醫療保健和金融作為應用案例。例如，研究人員可以快速生成關於具有治療潛力的新化合物的報告，金融專家也可以將正在考慮投資的企業的調研工作交給AI。這意味著可以大幅縮短信息收集與整理階段所需的時間。

這些代理還提供將收集的數據進行可視化的功能。可視化可以以HTML代碼的形式實現，或者利用谷歌的圖像生成器“Nano Banana”。據谷歌稱，Nano Banana內置了通用知識數據庫，能夠相對準確地解釋輸入的信息並以圖像形式呈現。

工作方式與產品差異

工作方式也被設計為用戶可以預先調整。在開始生成報告之前，AI會首先提出一份如何進行調研的概要。用戶可以修改這份計劃以提高最終成果的質量。例如，研究人員可以指定某個特定的科學數據庫作為優先搜索目標。

這兩款產品的定位有所不同。“深度研究”被設計為使用相對較少的計算資源運行。谷歌解釋說，該模型相比去年12月的版本成本更低，響應速度更快，結果質量也有所改善。這意味著它適用於需要快速響應的應用場景。

相比之下，“深度研究Max”則側重於“最大限度的全面性”。其結構是投入更多的時間和硬件資源，以生成更深入的報告。這被解讀為針對更看重完成度和調研範圍而非速度的工作任務所定制的產品。

意義與未來計劃

谷歌DeepMind的Lucas Hasse和Srinivas Tadepalli通過博客表示：“‘深度研究’報告本身固然有價值，但也可以作為從深度上下文收集開始的、複雜代理型工作流程的第一步。” 這說明了AI正在超越簡單的問答，成為實際工作流程的“起點”。

目前，“深度研究”和“深度研究Max”通過Gemini API以公共預覽的形式提供。未來計劃擴展到Google Cloud。谷歌還表示，計劃增加MCP聯動功能，以便更輕鬆地訪問FactSet、PitchBook等數據源。

此次發布表明，生成式AI的競爭正迅速從“交互式聊天機器人”轉向“實用型代理”。尤其是谷歌試圖將調研、分析、可視化、內部數據連接整合為一體的嘗試，有可能在企業級AI市場產生相當的影響力。

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