O Gemini Deep Research foi reimaginado para oferecer um desempenho sem precedentes. Agora, está acessível aos desenvolvedores por meio da nova Interactions API, que é lançada junto com o DeepSearchQA, um padrão para tarefas complexas de pesquisa na web.
Este poderoso agente é otimizado para tarefas longas de coleta e síntese de contexto. O núcleo de raciocínio utiliza o Gemini 3 Pro, nosso modelo mais preciso até agora, desenvolvido para minimizar alucinações e maximizar a qualidade dos relatórios durante tarefas complexas. Com a aplicação de aprendizado por reforço em múltiplos passos para busca, o agente navega autonomamente por paisagens de informação complexas com alta precisão.
O Deep Research planeja sua investigação de forma iterativa, formulando consultas, lendo resultados, identificando lacunas de conhecimento e realizando novas buscas. Esta versão apresenta uma pesquisa na web muito melhorada, permitindo que ele busque informações em profundidade em sites específicos.
O novo agente Deep Research atinge resultados de ponta no Humanity’s Last Exam (HLE) e no DeepSearchQA, além de ser o melhor em BrowseComp. Ele é otimizado para gerar relatórios bem pesquisados a um custo significativamente menor.
Com uma taxa de 46,4% no conjunto completo do Humanity’s Last Exam, 66,1% no DeepSearchQA e 59,2% no BrowseComp, o Deep Research se estabelece como uma ferramenta de pesquisa avançada.
DeepSearchQA: Um marco para agentes de pesquisa profunda
Os padrões existentes muitas vezes não conseguem capturar a complexidade da pesquisa na web em múltiplos passos. Por isso, estamos tornando o DeepSearchQA de código aberto, um novo benchmark para avaliar agentes em tarefas de busca de informação complexas e interligadas.
O DeepSearchQA apresenta 900 tarefas “cadeia causal” em 17 áreas, onde cada etapa depende de análises anteriores. Diferente de testes tradicionais baseados em fatos, esse benchmark mede a completude, exigindo que os agentes gerem conjuntos de respostas exaustivos.
Deep Research no mundo real
O agente Deep Research já demonstra resultados significativos em campos complexos que exigem alta precisão e contexto. Setores como serviços financeiros e biotecnologia têm utilizado o Gemini Deep Research para realizar tarefas de pesquisa preliminar.
Instituições financeiras estão usando o Deep Research para automatizar as etapas iniciais do devido cuidado, agregando sinais de mercado e análise de riscos de conformidade a partir de diversas fontes, tornando-se um multiplicador de força para equipes de investimento.
No campo científico, o Deep Research tem auxiliado na resolução de desafios complexos de segurança. Por exemplo, a Axiom Bio, que desenvolve sistemas de IA para prever a toxicidade de medicamentos, viu que o Gemini Deep Research proporcionou um nível sem precedentes de profundidade e granularidade nas pesquisas iniciais em literatura biomédica, acelerando seus processos de descoberta de medicamentos.
Capacidades do Gemini Deep Research para desenvolvedores
Para os desenvolvedores que construírem ferramentas de pesquisa automatizadas, o Gemini Deep Research oferece capacidades incomparáveis para sintetizar informações e gerar relatórios detalhados:
- Síntese de informações unificada: O Gemini Deep Research analisa documentos e dados da web pública, lidando bem com contextos extensos.
- Controle do relatório: Você pode definir a estrutura, cabeçalhos e formatação dos dados gerados.
- Citações detalhadas: O agente fornece fontes granulares para as informações, permitindo a verificação da origem dos dados.
- Saídas estruturadas: Suporta saídas em formato JSON para fácil integração com aplicações subsequentes.
Para começar a utilizar o Deep Research na Interactions API, consulte nossa documentação para desenvolvedores, que facilita a interação com os modelos e agentes do Gemini. Atualizações futuras também incluirão recursos como geração nativa de gráficos para relatórios analíticos visuais e conectividade expandida por meio do suporte ao Model Context Protocol (MCP) para acessar fontes de dados personalizadas.
