谷歌近日在人工智能領域再次發力，一口氣推出三項重要舉措，涵蓋Agent功能更新、開源基準測試以及全新交互接口，進一步鞏固其在AI賽道的領先地位。此次更新不僅提升了現有技術的實用性，還為開發者提供了更強大的工具鏈，推動AI應用向更深層次發展。
作為核心更新，Deep Research Agent迎來功能升級并首次向開發者開放。該Agent基于Gemini 3 Pro模型構建，專為處理長期上下文采集與綜合任務設計。通過多步強化學習技術，它能夠自主導航復雜信息環境，實現高精度搜索。此次更新重點優化了網頁搜索能力，使其能夠深入特定網站挖掘數據，同時降低了生成研究報告的成本。據測試數據顯示，新版本在完整HLE測試中得分46.4%，超越Gemini 3 Pro的43.2%和GPT-5 Pro的38.9%，在DeepSearchQA和BrowseComp基準測試中也以微弱優勢領先。目前該技術已應用于金融服務、生物技術及市場調研等領域，幫助用戶完成初步調研任務。
為評估Agent在網絡研究任務中的全面性，谷歌同步開源了新基準測試DeepSearchQA。該基準包含900個手工設計的"因果鏈"任務，覆蓋17個專業領域，每項任務均需多步推理完成。與傳統事實性測試不同，DeepSearchQA更注重答案的詳盡程度，要求Agent生成包含完整推理鏈的解答集。這種設計不僅考察準確性，還評估信息檢索的記憶能力。測試發現，當允許Agent執行更多搜索步驟時，其性能顯著提升，為衡量"思考時長"效率提供了新工具。
全新推出的交互API（Interactions API）為開發者提供了統一入口，支持與Gemini模型及Agent的高效交互。該接口原生集成復雜上下文管理功能，可處理交錯消息、思維鏈、工具調用等場景。開發者通過ADK開發套件和A2A協議即可調用服務，享受服務器端狀態管理、可解釋數據模型等特性。特別值得關注的是，API內置了Deep Research Agent，未來還將擴展支持更多谷歌內置Agent及第三方定制Agent。技術文檔顯示，該接口采用單一RESTful端點設計，支持通過模型參數或Agent參數進行靈活調用，并提供背景執行、遠程MCP工具支持等高級功能。
這些更新標志著谷歌AI生態進入新階段。通過降低研究型Agent的使用門檻，提供標準化評估體系，以及構建統一開發接口，谷歌正在為AI應用開發創造更友好的環境。據悉，后續更新將聚焦于可視化輸出能力，包括原生圖表生成功能，同時通過MCP協議支持更便捷的數據源接入，最終目標是將Deep Research技術引入企業級Vertex AI平臺。
