Deep Research Max: a step change for autonomous research agents (6 minute read)

2025 年 12 月向開發者開放的 Deep Research 預覽版，今天正式拆分為兩支各有定位的自主研究代理：Deep Research（低延遲互動版）與 Deep Research Max（高覆蓋率後台批次版）。Max 採用延長測試時計算（extended test-time compute）逐層推理，核心模型升級為 Gemini 3.1 Pro，首次支援 MCP 私有數據整合與原生圖表生成，讓 AI 研究代理從「問了就回」的互動工具，進化為能夠排程執行、隔天早晨交付分析報告的企業工作流引擎。

從預覽版到雙代理：兩條路線的設計邏輯

Deep Research（標準版）取代去年 12 月的預覽版，在維持更高品質的前提下大幅降低延遲與成本，定位是嵌入互動式介面的即時研究助理——適合需要快速回應的用戶端查詢場景。Deep Research Max 則走截然不同的方向，採用延長測試時計算在每個輸出步驟中進行多輪推理與搜尋，最終報告覆蓋更多來源、能識別標準版容易遺漏的關鍵細節，並對互相矛盾的資料進行評估比對。

Max 的典型使用情境是非同步後台批次任務：讓 nightly cron job 在夜間觸發研究工作流，分析師隔天早晨上班時桌上已有一份完整的盡職調查報告。Google 表示，Max 在追蹤「檢索與推理能力」的業界標準基準測試上，比去年 12 月版本有顯著效能躍升，但未公布具體數字。

MCP 整合：私有數據第一次能與公開網路並肩調度

這次更新最關鍵的架構突破，是正式支援 MCP（Model Context Protocol，模型上下文協定）——一個由 Anthropic 提出的開放標準，讓 AI 代理能透過統一介面連接外部工具與數據源。Deep Research 過去只能搜尋開放網路；現在，開發者可透過 MCP 把自有的金融資料庫、行業分析平台或內部知識庫安全地接入研究管線，代理便能像搜尋公開網頁一樣查詢這些私有資源。

Google 描述，MCP 支援讓 Deep Research「從網路搜尋工具轉變為能在任何專業數據倉庫中自主導航的自律代理」。開發者可定義任意工具規格（arbitrary tool definitions），代理會根據任務需求自行決定何時呼叫哪些工具、以何種順序抓取數據，整個過程無需人工干預。企業研究工作流最頭痛的數據孤島問題——付費市場數據、SEC 財報、內部 CRM 各鎖在不同系統——現在可以在單一研究任務中一次性調度。

原生圖表與多模態輸入：不再是純文字報告

原生圖表與信息圖生成是 Gemini API 中 Deep Research 功能的首次實現。代理不再只輸出純文字，而是能在報告行文中直接嵌入高品質圖表，將複雜的量化或質化數據動態轉化為視覺化呈現，輸出格式支援 HTML 或 Nano Banana（Google 的視覺化格式）。

輸入端同步升級，支援多模態研究基礎（multimodal research grounding）：使用者可提供 PDF、CSV、圖片、音訊甚至影片作為研究語境，讓代理在自訂材料中搜尋，不必全靠網路搜尋結果。工具鏈層面，Deep Research 可同時執行 Google 搜尋、遠端 MCP 伺服器、URL 上下文、程式碼執行（Code Execution）和檔案搜尋（File Search），也可完全關閉網路存取、只在私有數據集中運作。另外新增的協作式規劃（collaborative planning）功能，讓開發者在代理開始執行前可審視並精煉研究計畫，對調查範圍具備細粒度控制。

金融市場先行：三大數據商協作 MCP 伺服器設計

Google 在這次發布中點名三個金融數據合作夥伴：FactSet、S&P Global 和 PitchBook，正與 Google 共同設計各自的 MCP 伺服器，讓共同客戶能把這三家平台的金融數據接入 Deep Research 驅動的工作流。目標是讓分析師能「以閃電速度、利用完整數據宇宙進行上下文聚合，實現生產力的飛躍」。

生命科學也是重點佈局領域。Google 強調正在與金融和生命科學中「誤差容忍度極低」的新創公司及企業緊密合作，確保 Deep Research Max 的輸出達到專業嚴謹度標準——報告能夠從 SEC 財報、開放取用同行評審期刊等權威來源中提取資訊，並以「可提呈給利益相關者的格式」呈現。

可用性：付費方案公開預覽，背後是 Google 規模基礎設施

Deep Research 和 Deep Research Max 今天起在 Gemini API 付費方案中以公開預覽形式開放，透過 Interactions API 即可調用，後續也將在 Google Cloud 上對企業開放。Google 特別指出，這套代理背後運行的正是支撐 Gemini App、NotebookLM、Google Search 和 Google Finance 研究能力的同一套基礎設施——開發者存取的不是實驗性功能，而是 Google 已在大規模消費者產品中驗證過的研究管線。從去年 12 月的預覽版到今天的雙代理架構，Deep Research 正從「有趣示範」走向「企業工作流標準元件」的路線愈發清晰。

MCP 讓 Gemini 3.1 Pro 第一次能在一個任務中同時調度 FactSet 私有數據和公開網路——Deep Research Max 的真正競爭對手，是企業內部的研究分析師團隊，而不是其他 AI 搜尋工具。