谷歌近日在人工智能領域再掀波瀾，一口氣推出三項重磅Agent技術更新，涵蓋功能升級、基準測試開源與交互接口創新，為開發者構建智能應用提供全新工具鏈。其中，Deep Research Agent的全面進化成為焦點，其背后搭載的Gemini 3 Pro模型通過多步強化學習技術，在復雜信息環境中展現出自主導航能力，尤其在金融、生物技術等高精度需求領域引發關注。
此次更新的Deep Research Agent實現了兩大核心突破：網頁搜索精度與報告生成效率的雙重優化。新版本支持針對特定數據的深度網站挖掘，通過迭代式流程自主提出問題、分析結果并填補知識空白，形成閉環研究鏈條。在成本管控方面，谷歌通過模型優化將研究報告生成費用降至行業領先水平，其產品經理在社交平臺披露，該Agent在谷歌自研基準測試中取得46.4%的得分，在BrowseComp測試中與競品旗艦模型性能相當，而價格僅為后者的十分之一。目前該技術已接入谷歌搜索、筆記本及金融服務平臺，開發者可通過Gemini應用直接調用升級后的功能。
為系統評估Agent在多步驟網絡研究中的表現，谷歌同步開源了DeepSearchQA基準測試平臺。該平臺包含900個手工設計的"因果鏈"任務，覆蓋法律、醫療、科技等17個專業領域，每個任務均需通過多輪信息檢索與邏輯推理完成。與傳統事實核查類測試不同，DeepSearchQA更注重答案的全面性與檢索過程的可追溯性，要求Agent不僅提供正確結論，還需展示完整的推理路徑。測試數據顯示，當允許Agent執行更多搜索步驟時，其性能呈現指數級提升，這為評估AI的"思考效率"提供了全新維度。
交互API的推出則重構了開發者與AI模型的協作模式。這個專為Agent應用設計的接口原生支持交錯式消息管理、思維鏈可視化及工具調用狀態追蹤，開發者可通過單一RESTful端點同時連接Gemini模型套件與內置Agent。該接口的三大創新功能尤為引人注目：服務器端狀態管理將歷史對話存儲于云端，降低客戶端開發復雜度；可組合的數據模型支持對混合信息流進行調試分析；背景執行機制允許長時間推理任務在服務器端持續運行，無需保持客戶端連接。API還支持遠程調用模型上下文協議（MCP）服務器，使AI工具可直接訪問企業自定義數據源。
技術文檔顯示，開發者可通過指定模型參數實現基礎交互，或調用deep-research-pro-preview-12-2025等預設Agent完成專業任務。這種模塊化設計為構建復合型AI應用奠定基礎，未來谷歌計劃開放自定義Agent接入功能，形成"模型+內置Agent+開發者Agent"的生態體系。在應用場景拓展方面，谷歌透露正在研發原生圖表生成功能，以支持可視化分析報告輸出，同時通過MCP協議強化企業級數據連接能力，為Vertex AI平臺引入Deep Research技術鋪路。
