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什么是 Gemini Deep Research

Gemini Deep Research 是 Google 推出的功能性 AI 代理，内置于 Gemini API（通过 Interactions API），专为处理 复杂、多步骤、深层次的研究型任务 而打造。与普通聊天型模型不同，Deep Research 能够自动规划研究过程、调用 Web 搜索与工具、迭代查询并生成结构化、引用清晰的长期研究报告，非常适合自动化信息聚合、深入分析与智能报告生成。 blog.google

这个代理由 Gemini 3 Pro 或类似高性能基础模型驱动，并且是目前 Google AI Studio Interactions API 中提供的首个内置研究代理（Preview 版本）。 blog.google

核心特性与技术实现

原生 Agent 流程设计

不同于传统聊天 “Prompt → Output” 模式，Gemini Deep Research 的运作遵循 “计划 → 搜索 → 阅读 → 再搜索 → 报告生成” 的循环流程。该流程允许代理在多个阶段自主制定查询策略、识别知识缺口、获取并筛选信息，最后形成系统化的综合结果。 Google AI for Developers

其内部执行包括以下步骤：

• 计划 (Planning)：分析用户输入，确定研究方向与各个子任务。

• 搜索 (Search)：使用内置搜索工具（默认正向 Google 搜索）或可选工具访问网络和数据库。

• 阅读与理解 (Reading)：对检索结果进行实质阅读与事实提取。

• 迭代查询 (Iterative Search)：根据阅读结果重新构建查询，从而填补信息盲区。

• 生成 (Synthesis)：最终根据收集的信息生成完整、结构清晰的报告。 Google AI for Developers

这种 多步骤自主执行机制 是 Gemini Deep Research 真正区别于简单提取性模型的核心优势。 blog.google

与 Gemini API 的集成

Gemini Deep Research 是通过 Google 的 Interactions API 提供的，因此开发者可将该代理直接嵌入到自己的应用中。Interactions API 是 Google AI Studio 推出的一种统一接口，用来支持对模型（如 Gemini 3 Pro）和代理（如 Gemini Deep Research）的调用。 blog.google

当开发者使用 Interactions API 时，可以指定 agent: "deep-research-pro-preview-12-2025" 参数来启用 Deep Research 代理，而非普通的 generateContent 接口，从而启动一个研究任务。 Google AI for Developers

与常规同步调用不同，Deep Research 必须在后台模式 (background=true) 下执行，即异步执行并通过轮询或流式方式获取研究结果。 Google AI for Developers

多资源与自有数据整合

除了公共网络搜索之外，Gemini Deep Research 支持将用户自己的数据（如 PDF、CSV、文档等）纳入研究范畴。通过文件搜索工具（File Search）等可选工具，代理能够在本地数据与网上结果之间进行跨源分析，从而确保报告的完整性与相关性。 Google AI for Developers

这使得 Deep Research 不仅可以执行通用网络知识查询，还能辅助处理企业、科研、法律与市场数据等专有信息。 Reddit

Gemini Deep Research 的技术优势

多阶段智能规划

传统大语言模型在面对复杂研究任务时，常依赖单次提问、单次回答，从而难以处理深入的逻辑推理与信息整合。Gemini Deep Research 的规划和迭代执行 (Plan → Search → Repeat) 机制使其能分解任务、逐步细化并动态调整搜索策略，提升了 信息覆盖率与逻辑连贯性。 blog.google

这样不仅提高了复杂任务处理的质量，还能在大上下文范围内生成更有价值的结果，而不是简单堆叠搜索片段。 blog.google

高质量报告输出

代理生成的输出不是简短摘要，而是具备结构与层次的深入报告，支持用户要求结构分节、表格数据输出、JSON schema 输出等定制格式。此外，它还提供了来源引用（citations）功能以便验证信息出处，提高可验证性与专业性。 blog.google

输出的格式灵活性也意味着可以将研究结果用于进一步的数据处理、分析仪表盘或自动化文档生成流程。 blog.google

更强的检索性能与搜索深度

新版 Gemini Deep Research 提升了对网络内容的搜索深度，允许代理“深入网站内部”而不仅仅是搜索结果摘要，实现更真实的检索内容分析。这使它在处理如医学、金融、科技等专业领域研究时更加精确。 blog.google

应用场景

市场情报与竞争分析

企业在策划新产品或进入新市场时，通常需要综合大量公开报告、行业统计、竞争者信息等。Gemini Deep Research 能自动收集、筛选与综合这些信息，从而迅速生成行业分析报告，使决策团队能更快把握市场动态。 blog.google

科技与学术研究初筛

科研人员在启动课题时需要查阅海量文献、专利与会议资料。Deep Research 的循环检索和综合能力可以大大减少初期背景查找的时间，并生成可用作报告或论文草稿的参考报告。 blog.google

法律与合规分析

法律顾问需要从法律条文、案例数据库和判例中提取多个层面的信息。借助 Gemini Deep Research 的全面搜索与多步骤逻辑判断能力，律师可以获得更全面的分析视角。 blog.google

数据驱动决策支持

对于需要结合企业内部数据（如年报、市场报告）和外部公开数据（如行业趋势）的角色，Deep Research 能够将多源数据整合，辅助形成更有洞察的决策依据。 Google AI for Developers

如何使用 Gemini Deep Research

通过 Interactions API 调用

1. 准备 API 密钥：在 Google AI Studio 获取 Gemini API 密钥。 blog.google

2. 设置代理参数：在调用 Interactions API 时指定 agent="deep-research-pro-preview-12-2025"。 Google AI for Developers

3. 启用后台执行与轮询：由于任务可能较长，设置 background=true 并轮询结果。 Google AI for Developers

4. 可选集成自有数据：通过 File Search 工具将内部文件加入搜索范围。 Google AI for Developers

import time
from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    input="Research environmental impacts of renewable energy subsidies in 2025.",
    agent="deep-research-pro-preview-12-2025",
    background=True
)

while True:
    interaction = client.interactions.get(interaction.id)
    if interaction.status == "completed":
        print(interaction.outputs[-1].text)
        break
    elif interaction.status == "failed":
        print("Research failed:", interaction.error)
        break
    time.sleep(10)

以上示例展示了如何在后台运行深度研究任务并周期性查询结果。 Google AI for Developers

优势与局限

优势

• 能够处理大规模 长流程研究任务，这在普通交互模型中很难实现。 blog.google

• 自动规划与迭代执行 提高了对复杂信息的理解与综合能力。 blog.google

• 输出格式支持定制结构报告与引用来源，有助于专业报告撰写。 blog.google

常见问题 FAQ

Q1: 什么是 Gemini Deep Research？
A1: Gemini Deep Research 是通过 Google Gemini API 的 Interactions API 提供的高级研究代理，能自动规划、执行多步骤深度研究任务并输出结构化、引用明确的详细报告。 blog.google

Q2: 如何访问 Gemini Deep Research？
A2: 可通过 Google AI Studio 获取 Gemini API 密钥，然后使用 Interactions API 指定代理参数来调用 Deep Research。 blog.google

Q3: Gemini Deep Research 会产生多久的任务？
A3: Deep Research 是一个多阶段循环过程，通常比普通生成延迟更高，需要使用后台执行并轮询结果。 Google AI for Developers

Q4: 是否可以将自己的数据纳入研究？
A4: 是的，通过集成 File Search 等工具，用户可以让代理访问本地或内部数据以纳入研究分析。 Google AI for Developers

Q5: Gemini Deep Research 适合什么应用场景？
A5: 非常适合市场分析、学术研究初筛、法律合规分析及企业级决策支持等需要长流程信息汇总与分析的应用。 blog.google