Google запускает Deep Research Agent для эпохи автономного вождения
Недавно компания Google представила двух ИИ-агентов, ориентированных на научные исследования, — Deep Research и Deep Research Max, созданных на базе модели Gemini 3.1 Pro. Эти инструменты автоматизируют процесс интенсивного сбора и анализа информации, выводя ИИ-помощников за рамки простого ответа на вопросы и позволяя им выполнять сложные задачи.

В настоящее время разработчики могут ознакомиться с обоими агентами в рамках платного тарифа API Gemini. Они извлекают данные как с общедоступных веб-сайтов, так и из внутренних баз данных компаний, предоставляя подробные аналитические отчеты с полными ссылками на источники.
Гибкие версии «Dual» обеспечивают баланс между скоростью и глубиной исследования
Чтобы удовлетворить различные требования рабочей среды, Google предлагает две версии. Стандартная версия Deep Research делает акцент на низкой задержке и быстрых ответах, что идеально подходит для диалоговых интерфейсов, требующих ответов в режиме реального времени. Версия Max, с другой стороны, ставит во главу угла глубину анализа, используя дополнительное время вычислений для логического рассуждения и итеративного анализа.
На практике Deep Research Max работает как цифровой аналитик, работающий ночью. Он асинхронно обрабатывает в фоновом режиме сложные задачи комплексной проверки и к следующему утру предоставляет аналитической команде хорошо организованный, подкреплённый фактами итоговый отчёт, что значительно снижает нагрузку на персонал.

Поддержка протокола MCP разрушает «силосы» частных данных
Одной из ключевых особенностей этого обновления является поддержка протокола Model Context Protocol (MCP). Теперь разработчики могут подключать агентов к специализированным финансовым, рыночным или отраслевым базам данных. Благодаря независимому запросу профессиональных источников данных агенты превращаются из простых поисковых систем в цифровых сотрудников, обладающих экспертизой в конкретных отраслях.
Система также предлагает мощные функции визуализации, создавая собственные диаграммы и инфографику непосредственно в отчетах. Пользователи могут совместно с ИИ разработать план исследования перед его началом, чтобы обеспечить правильное направление работы. Все эти возможности в совокупности позволяют предположить, что в будущем барьеры на пути к профессиональным исследованиям будут продолжать снижаться.
Связанная статья
Генеральный директор DeepMind Хассабис: я сплю шесть часов в день, обычно чувствую прилив энергии около часа ночи.
В недавнем интервью журналу Fortune генеральный директор Google DeepMind Демис Хаассабис раскрыл свой нестандартный подход к отдыху и продуктивности. Хаассабис признался, что спит очень мало, распределяя свои бодрствующие часы на два отдельных рабочи
OpenAI и Anthropic борются за долю рынка, несмотря на снижение выручки
Несмотря на недавние сообщения о том, что OpenAI не достигла целевых показателей по выручке, что во вторник оказало давление на акции технологических компаний, частные инвесторы, вкладывающие средства
Соблюдение требований к автономным транспортным средствам в Калифорнии: новая эра штрафов, геозоны и 1 млн миль
Компания Guident эксплуатирует шаттл AuveTech в Южной Флориде, обслуживая маршрут протяженностью четыре мили в Вест-Палм-Бич и маршрут протяженностью одну милю в Бока-Ратоне с использованием своей тех
Рекомендации по связанным специальным темам
Комментарии (0)
Недавно компания Google представила двух ИИ-агентов, ориентированных на научные исследования, — Deep Research и Deep Research Max, созданных на базе модели Gemini 3.1 Pro. Эти инструменты автоматизируют процесс интенсивного сбора и анализа информации, выводя ИИ-помощников за рамки простого ответа на вопросы и позволяя им выполнять сложные задачи.

В настоящее время разработчики могут ознакомиться с обоими агентами в рамках платного тарифа API Gemini. Они извлекают данные как с общедоступных веб-сайтов, так и из внутренних баз данных компаний, предоставляя подробные аналитические отчеты с полными ссылками на источники.
Гибкие версии «Dual» обеспечивают баланс между скоростью и глубиной исследования
Чтобы удовлетворить различные требования рабочей среды, Google предлагает две версии. Стандартная версия Deep Research делает акцент на низкой задержке и быстрых ответах, что идеально подходит для диалоговых интерфейсов, требующих ответов в режиме реального времени. Версия Max, с другой стороны, ставит во главу угла глубину анализа, используя дополнительное время вычислений для логического рассуждения и итеративного анализа.
На практике Deep Research Max работает как цифровой аналитик, работающий ночью. Он асинхронно обрабатывает в фоновом режиме сложные задачи комплексной проверки и к следующему утру предоставляет аналитической команде хорошо организованный, подкреплённый фактами итоговый отчёт, что значительно снижает нагрузку на персонал.

Поддержка протокола MCP разрушает «силосы» частных данных
Одной из ключевых особенностей этого обновления является поддержка протокола Model Context Protocol (MCP). Теперь разработчики могут подключать агентов к специализированным финансовым, рыночным или отраслевым базам данных. Благодаря независимому запросу профессиональных источников данных агенты превращаются из простых поисковых систем в цифровых сотрудников, обладающих экспертизой в конкретных отраслях.
Система также предлагает мощные функции визуализации, создавая собственные диаграммы и инфографику непосредственно в отчетах. Пользователи могут совместно с ИИ разработать план исследования перед его началом, чтобы обеспечить правильное направление работы. Все эти возможности в совокупности позволяют предположить, что в будущем барьеры на пути к профессиональным исследованиям будут продолжать снижаться.
Генеральный директор DeepMind Хассабис: я сплю шесть часов в день, обычно чувствую прилив энергии около часа ночи.
В недавнем интервью журналу Fortune генеральный директор Google DeepMind Демис Хаассабис раскрыл свой нестандартный подход к отдыху и продуктивности. Хаассабис признался, что спит очень мало, распределяя свои бодрствующие часы на два отдельных рабочи
OpenAI и Anthropic борются за долю рынка, несмотря на снижение выручки
Несмотря на недавние сообщения о том, что OpenAI не достигла целевых показателей по выручке, что во вторник оказало давление на акции технологических компаний, частные инвесторы, вкладывающие средства





Дом






