Дом
Google запускает агент глубокого исследования Gemini 3.1 Pro с поддержкой протокола MCP и мультимодальных возможностей
Недавно компания Google представила два новых агента для самостоятельного исследования, построенных на архитектуре Gemini 3.1 Pro: Deep Research и Deep Research Max. Эти инструменты теперь доступны для общественного предварительного просмотра в рамках платного тарифа API Gemini. Они предназначены для полной автоматизации сложных исследовательских рабочих процессов, что свидетельствует о переходе ИИ-агентов от простых веб-запросов к моделям «долгосрочного рассуждения», способным проводить глубокий анализ.

Стандартный агент Deep Research делает акцент на эффективности и низкой задержке, что делает его идеальным для приложений реального времени, требующих быстрых ответов. В отличие от него, Deep Research Max фокусируется на глубине исследования, используя увеличенное время обработки для многоэтапного рассуждения и итерации, в первую очередь нацеленного на асинхронные бэкэнд-задачи, такие как отчеты о комплексной проверке. С технической точки зрения, эта новая версия вводит поддержку Model Context Protocol (MCP), позволяя агентам извлекать данные как из открытого Интернета, так и из частных баз данных, содержащих финансовую или рыночную информацию. Кроме того, агенты теперь оснащены встроенными инструментами визуализации, позволяющими им напрямую генерировать диаграммы и инфографику в формате HTML.

В тестах производительности Google сообщает, что Deep Research Max демонстрирует существенное улучшение в задачах поиска и рассуждений по сравнению с предыдущими моделями. Однако отраслевые аналитики отмечают, что на сравнения с серией OpenAI GPT-5.4 и Opus4.6 от Anthropic могут влиять методологии тестирования, и к ним следует относиться с осторожностью. Заметным нововведением является функция совместного планирования, поддерживающая мультимодальные входы, включая PDF-файлы, аудио и видео. У разработчиков также есть возможность полностью отключить доступ к сети для обеспечения безопасности конфиденциальных данных.
Google указала, что эти два агента используют ту же базовую исследовательскую платформу, что и NotebookLM и Google Search, и будут в дальнейшем интегрированы в корпоративный рынок через Google Cloud. По мере того как агенты самоисследования вступают в эру «долгосрочного рассуждения», их роль в профессиональном анализе эволюционирует от простого обработчика информации к автономному эксперту, способному к планированию и глубокому анализу.
Связанная статья
Шведский стартап в области искусственного интеллекта Lovable Eyes достиг оценки в 13,2 миллиарда долларов после крупного раунда финансирования
По мере того как инструменты для программирования на основе искусственного интеллекта набирают популярность, шведский стартап Lovable привлек крупный раунд финансирования. Компания нацелена на привлечение $3 млрд, что потенциально может увеличить её
Google тестирует агента Remy AI для Gemini по мере смещения фокуса на управление пользователями
Согласно Business Insider, Google тестирует Remy, нового ИИ-персонального агента для Gemini. Этот инструмент предназначен для выполнения задач от имени пользователей, упрощая как профессиональные рабочие процессы, так и повседневные рутины.В настоящ
Как исправить Core Web Vitals для улучшения позиций в поисковой выдаче
Оптимизация написания комментариев в отчетных карточках с помощью ИИ-инструментовВведениеИИ-инструменты для генерации комментариев в отчетных карточкахMagic SchoolAlmanac AIChat GPTИспользование Magic School для генерации комментариев в отчетны
Рекомендации по связанным специальным темам
Комментарии (0)
Недавно компания Google представила два новых агента для самостоятельного исследования, построенных на архитектуре Gemini 3.1 Pro: Deep Research и Deep Research Max. Эти инструменты теперь доступны для общественного предварительного просмотра в рамках платного тарифа API Gemini. Они предназначены для полной автоматизации сложных исследовательских рабочих процессов, что свидетельствует о переходе ИИ-агентов от простых веб-запросов к моделям «долгосрочного рассуждения», способным проводить глубокий анализ.

Стандартный агент Deep Research делает акцент на эффективности и низкой задержке, что делает его идеальным для приложений реального времени, требующих быстрых ответов. В отличие от него, Deep Research Max фокусируется на глубине исследования, используя увеличенное время обработки для многоэтапного рассуждения и итерации, в первую очередь нацеленного на асинхронные бэкэнд-задачи, такие как отчеты о комплексной проверке. С технической точки зрения, эта новая версия вводит поддержку Model Context Protocol (MCP), позволяя агентам извлекать данные как из открытого Интернета, так и из частных баз данных, содержащих финансовую или рыночную информацию. Кроме того, агенты теперь оснащены встроенными инструментами визуализации, позволяющими им напрямую генерировать диаграммы и инфографику в формате HTML.

В тестах производительности Google сообщает, что Deep Research Max демонстрирует существенное улучшение в задачах поиска и рассуждений по сравнению с предыдущими моделями. Однако отраслевые аналитики отмечают, что на сравнения с серией OpenAI GPT-5.4 и Opus4.6 от Anthropic могут влиять методологии тестирования, и к ним следует относиться с осторожностью. Заметным нововведением является функция совместного планирования, поддерживающая мультимодальные входы, включая PDF-файлы, аудио и видео. У разработчиков также есть возможность полностью отключить доступ к сети для обеспечения безопасности конфиденциальных данных.
Google указала, что эти два агента используют ту же базовую исследовательскую платформу, что и NotebookLM и Google Search, и будут в дальнейшем интегрированы в корпоративный рынок через Google Cloud. По мере того как агенты самоисследования вступают в эру «долгосрочного рассуждения», их роль в профессиональном анализе эволюционирует от простого обработчика информации к автономному эксперту, способному к планированию и глубокому анализу.
Шведский стартап в области искусственного интеллекта Lovable Eyes достиг оценки в 13,2 миллиарда долларов после крупного раунда финансирования
По мере того как инструменты для программирования на основе искусственного интеллекта набирают популярность, шведский стартап Lovable привлек крупный раунд финансирования. Компания нацелена на привлечение $3 млрд, что потенциально может увеличить её
Как исправить Core Web Vitals для улучшения позиций в поисковой выдаче
Оптимизация написания комментариев в отчетных карточках с помощью ИИ-инструментовВведениеИИ-инструменты для генерации комментариев в отчетных карточкахMagic SchoolAlmanac AIChat GPTИспользование Magic School для генерации комментариев в отчетны











