Google 发布了两款自主研究代理：Deep Research 与 Deep Research Max。两者都构建在 Gemini 3.1 Pro 之上，核心能力是把研究流程从对话式问答，推进到由代理自行规��、执行并交付完整报告。系统会先与用户讨论研究计划，待确认后再进入后台执行，最长可运行 60 分钟，最终输出包含图表的研究结果。
标准版与 Max 版的差别
两款产品的主要区别在搜索规模、任务深度和成本。Deep Research 偏向速度优先，单次任务大约执行 80 次搜索，适合需要较快拿到结果的查询场景。Deep Research Max 则强调覆盖面和分析深度，单次任务可执行约 160 次搜索，适合长时间运行的深度研究任务。
Google 介绍，Max 版会对报告进行反复精炼，并将这种方式称为“extended test-time compute”。在 token 消耗上，Max 版约为标准版的 3 至 4 倍，大致对应 90 万 input 与 8 万 output。费用按 Gemini 3.1 Pro 的 token 费率计算，input 为每百万 tokens 2.00 美元，output 为每百万 tokens 12.00 美元。以单次任务估���，标准版约 1 至 3 美元，Max 版约 3 至 7 美元。
MCP接入内部数据源
这次更新里，一个很突出的能力是通过 Model Context Protocol（MCP） 接入企业内部数据库。Google 表示，正在与 FactSet、S&P Global、PitchBook 合作开发 MCP 整合。对金融尽调场景来说，代理不仅能检索公开网络信息，还能直接查询企业财报等内部或专业数据库。若有需要，用户也可以完全关闭网络搜索，只基于内部资料运行任务。
报告可直接生成图表
Deep Research 系列支持在报告中原生生成 HTML 图表 或信息图，这意味着结果不再局限于纯文本。用户不必再把数据手动导出到 Excel 制图，可以直接拿到带可视化内容的分析文件，再继续做二次编辑。
另一项设计是协作式研究规划。代理不会在收到问题后立即开始执行，而是先给出一份研究计划，用户可以查看、修改并确认。若对输出结果不满意，还能通过多轮对话继续追问或��整研究方向。
当前开放方式
目前，Deep Research 与 Deep Research Max 都处于 Public Preview 阶段，并面向 Gemini API 付费层开放。Google AI Studio 已可直接操作，Python SDK 与 JavaScript SDK 也已提供支持。