产品发布与战略定位 - 谷歌在OpenAI发布GPT-5.2的同日，同步推出了迄今最强的深度研究型Agent——Gemini Deep Research的“重制版”，该产品基于其最先进的Gemini 3 Pro模型 [3] - 此次发布被视为一场精心策划的阳谋，谷歌以一款更具战略意味的产品进行回应，旨在将Agent能力推向操作系统级别 [4] - 全新Gemini Deep Research被定位为：可处理大规模上下文、消化“信息山脉”的深度研究Agent；可被开发者直接嵌入App的“AI研究内核”；能持续执行数分钟至数小时多步骤推理任务的长链式推理Agent [5] - 谷歌推出了全新的Interactions API，旨在让开发者更轻松地将Deep Research嵌入自己的应用，这相当于把“搜索+多步骤推理+评估”打包成操作系统级服务 [5] - 谷歌宣布，Deep Research将陆续进入谷歌搜索、谷歌财经、Gemini应用以及NotebookLM [6] 核心能力与行业趋势 - 谷歌正试图把Deep Research变成未来AI时代的“搜索引擎底层能力”，其能力普遍指向一个趋势：未来可能不是用户“谷歌一下”，而是用户的Agent替用户谷歌一切 [5][7] - 谷歌开发Deep Research旨在解决AI走向Agent后的最大痛点：幻觉率 该公司称Deep Research受益于Gemini 3 Pro的“更高事实性”，能降低在长链推理任务中累积幻觉所导致的结果失真 [8] - 在AI Agent即将成为新一代“搜索框”的背景下，谷歌与OpenAI的争夺已经从模型战争转向谁能成为未来信息访问方式的基础设施 [12] 性能验证与竞争格局 - 为验证性能，谷歌发布了新的DeepSearchQA基准用于测试多步骤信息检索，并开源了该基准 [9] - 在谷歌自有基准和“人类最后考试”基准测试中，其新Agent击败了竞争对手，但OpenAI的ChatGPT 5 Pro表现接近，并在BrowserComp测试中略胜谷歌 [10] - 发布当日成为谷歌与OpenAI同台竞争的“正面交锋”，OpenAI发布的GPT-5.2号称智能体编码最强，赶超人类专家，并声称在一系列典型基准测试中击败了竞争对手，特别是谷歌 [10][11] - 谷歌选择在GPT-5.2发布日同步公布Deep Research，被视为一种主动竞争姿态，既回应OpenAI的新模型，也试图在Agent化快速发展之际提前占据开发者入口 [11] 相关战略动态 - 同日，谷歌旗下DeepMind宣布将在英国建立首个自动化研究实验室，利用AI与机器人加速材料科学实验 [3]

谷歌Gemini生态重大升级 - 谷歌正式发布增强版Gemini Deep Research智能体，该智能体基于Gemini 3 Pro构建，专门用于减少幻觉，在复杂信息检索与分析任务上表现领先 [3] - 该增强版智能体很快将被集成到谷歌搜索、NotebookLM、Google Finance以及升级版的Gemini App中 [3] - 此次更新不仅是Deep Research的升级，更是整个Gemini生态的一次大升级 [8] 增强版Deep Research的核心能力 - 增强版Gemini Deep Research能够实现迭代式推理，不仅能提出查询需求，还能读取和整合搜索结果，发现知识空白，然后针对性地开展新一轮搜索 [10][13] - 通过这种循环式操作，它大幅提升了网络搜索能力，能够深入网站抓取精确信息 [10] - 这种能力让该智能体在复杂研究任务中表现出色，在人类最后的考试HLE、BrowseComp、和DeepSearchQA等测试中刷新了SOTA成绩 [10] 配套发布的DeepSearchQA基准测试 - 谷歌配套推出了DeepSearchQA基准测试集，为深度搜索与研究任务提供了更全面的评估标准 [5] - 该基准测试集包含来自17个领域的900个手工设计的因果链任务，要求生成详尽的答案集合，比传统事实检索测试更能衡量智能体在多步推理与信息融合中的综合能力 [12] - 在DeepSearchQA基准测试中，Gemini Deep Research Agent的“完全正确”率为66.1%，领先于GPT-5 Pro的65.2%和GPT-5的59.4% [14] 全新发布的Interactions API - 谷歌同时发布了Interactions API，为开发者提供了与Gemini 3 Pro和Deep Research智能体交互的统一接口 [6] - 该API设计了原生接口，提供一个统一的RESTful端点，通过指定模型或智能体参数，就能与模型和智能体进行复杂上下文的交互 [16] - 该API特别适合需要多步骤推理、工具调用以及长程任务执行的场景，扩展了generate Content的核心能力，具备服务器端状态可选、可解释且可组合的数据模型等特性 [17][18]

谷歌AI产品重大升级 - 谷歌在OpenAI发布GPT-5.2后，迅速推出Gemini Deep Research深度研究智能体、全新Interactions API，并开源深度搜索评估基准DeepSearchQA [1] - 此次升级标志着AI自主研究能力正式迈入工业化应用阶段，为各行业复杂研究任务提供新的技术解决方案 [1] Gemini Deep Research核心能力 - 该智能体基于Gemini 3 Pro构建，专为长周期内容收集与综合任务优化，其幻觉率较此前模型降低40%，是谷歌迄今“最具事实性”的智能模型 [3] - 通过扩展面向搜索的多步骤强化学习，能在复杂信息环境中以更高精度自主导航，通过反复规划研究路径实现深度信息挖掘 [3] - 在谷歌新基准测试中得分46.4%，在BrowseComp基准上表现与GPT-5 Pro相当，而价格仅为后者的十分之一左右 [3] - 在Humanity's Last Exam、DeepSearchQA及BrowseComp等多项权威评测中均取得最新最优成绩，可在显著降低成本的同时生成高质量深入研究报告 [3] 应用场景与行业价值 - 该能力未来将逐步应用于Google Search、NotebookLM、Google Finance及Gemini App等核心产品 [3] - 在金融服务领域，企业借助该智能体自动化完成尽职调查中的早期信息收集工作，整合市场信号、竞争格局与合规风险等关键信息，大幅提升研究效率 [4] - 在生物技术领域，Axiom Bio利用其处理药物毒性预测相关的文献分析，获得了更高的研究深度与颗粒度，有效加速了药物开发流程 [4] - 在市场研究等领域，该智能体也凭借其强大的信息整合能力助力企业提升决策科学性 [4] DeepSearchQA评估基准 - 为解决现有评测难以体现真实世界多步骤研究复杂性的问题，谷歌同步开放DeepSearchQA数据集与工具 [4] - 该基准涵盖17个领域、900个“因果链”任务，每个任务的每一步均依赖前序分析，要求智能体生成详尽答案集，以此精准衡量其研究精度与检索全面性 [4] - DeepSearchQA还可作为“思考时间”效益的诊断工具，谷歌内部测试显示，增加智能体的搜索与推理步骤可显著提升其任务表现 [4] - 目前，开发者可访问该数据集、排行榜与Colab示例，并查阅相关技术报告 [4] Interactions API功能特性 - 通过Interactions API，开发者可调用Gemini Deep Research构建下一代自动化研究工具 [5] - API具备统一信息综合功能，可整合上传文件（PDF、CSV等格式）与公共网页数据，且能处理大上下文量信息 [5] - 支持通过提示词定义输出结构、标题、表格格式等，实现可控的报告生成 [5] - 可为报告中各项事实提供细粒度来源引用，保障信息可信度 [5] - 支持JSON schema结构化输出，方便下游环节处理 [5] - 开发者可通过Google AI Studio的Gemini API Key使用该API构建应用 [5] 未来发展规划 - 未来将持续升级相关功能，计划加入原生图表输出能力 [6] - 计划扩展Model Context Protocol支持以接入更多自定义数据源 [6] - 将在企业服务平台Vertex AI上推出Deep Research服务，为企业用户提供更全面的技术支持，推动AI深度研究能力在更多行业场景的落地应用 [6]