谷歌在人工智能领域再推重大举措，其基于Gemini 3.1 Pro模型打造的两款新一代自主研究智能体——Deep Research和Deep Research Max正式亮相。这一动作被视为谷歌在AI研究工具赛道上应对激烈竞争的关键布局，旨在从OpenAI、Anthropic等对手手中抢占更多市场份额。
此次推出的两款智能体，在功能定位上有着明确区分。标准版Deep Research主打低延迟与低成本，适用于对速度要求较高的工作场景，能够帮助用户快速获取信息。而Deep Research Max则侧重于深度研究，通过扩展测试时计算技术，进行深入推理、搜索和迭代，最终生成详尽报告。谷歌建议将其用于异步后台工作流，例如通过定时任务在夜间运行，次日即可为分析师团队提供完整的尽职调查报告。
在技术层面，这两款智能体实现了多项突破。它们首次允许开发者通过单次API调用，将开放网络数据与企业专有信息相融合，在研究报告中直接生成图表和信息图。同时，借助Model Context Protocol（MCP）技术，智能体能够安全连接任意第三方数据源，包括私有数据库、内部文档库以及专业数据服务，且敏感信息无需离开原始环境。这一功能解决了企业采用AI时面临的一大痛点——模型获取的信息与企业决策所需信息之间存在巨大差距，此前弥合这一差距需要大量定制化工程工作。
系统还支持多模态输入，涵盖PDF、CSV、图像、音频和视频等多种格式，可作为上下文辅助研究。新增的协作式规划功能让用户在执行前能够审查、指导和优化智能体的研究计划，实时流式输出中间推理步骤则保证了调查过程的透明度，满足监管行业对高度透明的要求。
原生图表和信息图生成功能是此次更新的另一大亮点。此前版本仅能生成纯文本报告，用户需自行制作图表，这削弱了“端到端自动化”的定位。如今，新一代智能体能够在报告中原生嵌入高质量图表和信息图，以HTML或谷歌的Nano Banana格式动态渲染复杂数据集，使分析成果可直接交付给利益相关者，对于金融和咨询行业的企业用户意义重大。
从发展历程来看，谷歌在自主研究智能体领域的布局十分迅速。2024年12月，谷歌首次在Gemini App中推出Deep Research，作为C端功能，由Gemini 1.5 Pro驱动，定位为个人AI研究助手。2025年3月，使用Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental对其进行升级并向所有人开放试用，随后又升级至Gemini 2.5 Pro Experimental，评测者对其报告偏好度超过竞争对手2比1。2025年12月，谷歌推出Interactions API，首次以编程方式提供Deep Research，由Gemini 3 Pro驱动，并同步发布开源的DeepSearchQA基准测试。而此次基于Gemini 3.1 Pro的改进，让核心推理能力实现重大飞跃，在评估模型解决新型逻辑模式的ARC - AGI - 2基准测试中，3.1 Pro得分达到77.1%，是Gemini 3 Pro的两倍多。
目前，这两款智能体已通过Gemini API的付费套餐以公开预览版形式开放，开发者可通过Interactions API进行访问。不过，普通用户暂时无法在Gemini的App中体验这些新功能，即便付费订阅也不行，这一情况引发部分用户不满。
