Google公布Gemini Deep Research重大升级，新增Deep Research与Deep Research Max两款Agent，并将两者全面整合至Gemini 3.1 Pro。其中，Deep Research偏向速度与成本控制，Deep Research Max���把重点放在研究深度，目前已通过Gemini API付费方案进入公开预览，Google Cloud版本也将随后上线。
Deep Research Max把计算时间换成研究深度
Google将Deep Research Max的核心能力描述为“extended test-time compute”。这意味着Agent不会只执行单轮检索后直接输出，而是会在生成报告前反复推理、搜索和修正，直到系统判断结果达到目标质量。Google称，和去年12月的预览版相比，Max在提取与推理能力上出现明显提升，咨询时调用的来源数量也显著增加。
在处理冲突证据时，Max还会主动引用SEC申报文件、同行评审期刊等权威来源。按照Google给出的使用场景，用户可以在夜间排程运行任务，等到第二天上班时，尽职调查报告已经生成完毕。它追求的不是即时响应，而是更完整的研究输出。
MCP原生支持让Agent从搜网页扩展到搜私有数据库
这次升级的另一项关键变化，是Deep Research开始原生支持MCP（Model Context Protocol）。过去这类Agent主要依赖公开网络信息，现在则可以通过MCP接入企业自定义数据源和专业数据流，在同一研究流程里同时调用公开网页、私有API以及内部数据库。
Google表示，FactSet、S&P Global和PitchBook已参与设计对应的MCP server，方便客户将这些平台中的财务和市场数据直接并入Deep Research工作流。对财务团队或研究机构而言，这意味着内部ERP系统、市场数据供应商接口以及企业数据库可以被拉入同一个Agent流程，而不必在多个工具之间来回切换。
在工具组合上，用户可同时启用Google Search、远程MCP、URL Context、Code Execution和File Search，也可以完全关闭联网能力，让Agent只在自定义数据库中运行。对担心数据外泄的企业客户，这个设置很关键。
原生图表、协作规划与实时串流同步上线
产品能力上，这次更新还加入了三项直接面向研究工作流的新功能。第一项是原生图表与信息图。Google称，这是Gemini API首次支持这类输出，Deep Research不再局限于文字结果，还可以直接生成HTML图表或Nano Banana infographic，把研究结果转成可视化内容。
第二项是协作规划。Agent在正式执行研究前，会先生成一份研究计划，用户可以查看、修改并引导后续执行路径。这样一来，研究过程不再是单纯输入问题后等待结果的黑盒，用户可以在任务开始前就限定调查范围与结构。
第三项是实时串流。系统会展示Agent中间推理步骤的摘要，用户在等待过程中可以看到它正在处理什么，文本和图像也会边生成边返回。对于运行时间较长的深度研究任务，这种反馈能减少等待期间的信息缺口。
除上述能力外，Deep Research现在还支持PDF、CSV、图片、音频和视频等多模态输入，跨格式资料整合不再完全依赖人工预处理。
Google把AI Agent推进到尽调场景
从产品定位看，Deep Research Max已经不再只是检索和摘要工具。根据Google披露的能力，它可以反复推理、处理相互冲突的证据、引用监管文件，并通过MCP访问私有财务数据，这些功能明显朝尽职调查和企业研究流程靠近。
不过Google也没有把这一能力表述为完全替代分析师。如何验证Agent推理逻辑、如何管理私有数��访问权限、以及在受监管环境中如何使用AI生成的研究结论，仍然是企业在落地时必须面对的问题。现阶段，Google给出的明确信号是，相关技术能力已经进入可供企业测试的阶段。