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新智元报道

编辑：定慧

【新智元导读】谷歌和OpenAI现在是针尖对麦芒！现在两家公司是用种种新产品相互炮轰对方。

而在GPT-5.2宣布前一个多小时  ，谷歌就率先推出全新版Gemini Deep Research Agent。

谷歌对Gemini深度研究举行了重新构想  ，使其比以往任何时间都越发强盛。

新版Deep Research Agent基于Gemini 3 Pro构建；

通过多步强化学习训练  ，提高准确性并镌汰幻觉；

它能够处置惩罚海量上下文  ，并提供引用泉源验证提出的每一个看法。

除了Deep Research Agent功效更新  ，还放出了另外两项全新能力：

开源新网络研究Agent基准DeepSearchQA  ，验证智能体在网络研究使命中的周全性；

推出全新交互API（Interactions API）。

虽然GPT-5.2刚刚宣布无法比照  ，但谷歌DeepMind产品司理路Lukas Haas在社交平台X上透露：

最新版Gemini Deep Research Agent在谷歌新基准测试上得分46.4%  ，在BrowseComp上与GPT-5 Pro相当  ，价钱却低了一个数目级。

深度研究  ，更「深度」了

Gemini Deep Research是一款专为长时间上下文网络与综合使命优化的智能体。

该智能体的推理焦点接纳迄今为止最具事实准确性的Gemini 3 Pro模子  ，并经由专门训练  ，以在重大使命中镌汰幻觉天生并最大化报告质量。

通过扩展多步强化学习在搜索中的应用  ，该智能体能够以高精度自主驾驭重大的信息情形。

Gemini Deep Research在完整Humanity's Last Exam(HLE)测试集中抵达46.4%的领先水平  ，在DeepSearchQA上取得66.1%的优异效果  ，并在BrowseComp测试中获得59.2%的高分体现。

DeepResearch接纳迭代式研究妄想机制——它会制订盘问、阅读效果、识别知识缺口并再次搜索。

本次版本大幅刷新了网络搜索功效  ，使其能够深入网站获取特定命据。

该智能体经由优化  ，能够以更低本钱天生经由充分研究的报告。

差别于古板的谈天机械人（Chatbot）  ，Deep Research被设计为一个长时程运行的系统  ，其焦点竞争力在于处置惩罚「非即时性」的重大使命。

简朴聊聊深度研究

深度研究  ，算是一样平常使用AI工具中  ，最高频的功效了。

事实每个月20美元  ，就能享受到多次「博士级」的效劳  ，何乐而不为。

我的看法就是  ，深度研究是通俗人最能降维攻击知识效劳的AI工具。

Deep Research  ，这一类深度研究的智能并非源于简单模子的暴力盘算  ，而是源于其重大的智能体事情流（Agentic Workflow）。

该事情流模拟了人类专家在面临生疏领域时的认知行为  ，主要包括妄想、执行、推理与报告四个闭环阶段。

当用户提交一个模糊的宏观指令（例如「剖析2030年量子传感器的商业化路径」）时  ，DeepResearch首先启动的是其妄想 ？。

基于Gemini 3 Pro强盛的推理能力  ，系统不会连忙举行搜索  ，而是通过「退却一步提醒」手艺  ，将这一宏观问题拆解为多个子维度的研究路径  ，如手艺成熟度、供应链瓶颈、政策羁系情形及主要竞争敌手剖析。

这一妄想历程是动态的。在古板的链式头脑中  ，路径往往是线性的；而在DeepResearch中  ，妄想树是可扩展的。

若是在起源搜索中发明了未预见的新看法  ，系统会实时修改研究妄想  ，增添新的分支举行深入挖掘。

DeepSearchQA：深度研究智能体的基准测试

在上面的基准测试中  ，你应该注重到一个叫做DeepSearchQA。

这就是谷歌专门针对深度研究智能体开发的测试基准  ，一个用于评估智能体在重大多办法信息检索使命体现的全新基准。

DeepSearchQA包括涵盖17个领域的900项人工设计的因果链使命  ，其中每个办法都依赖于先前的剖析。

与古板基于事实的测试差别  ，DeepSearchQA通过要求智能体天生详尽谜底集来评估研究完整性  ，同时磨练研究准确度与信息召回能力。

DeepSearchQA还可作为思索时间效益的诊断工具。

在内部评估中  ，谷歌发明当允许智能体执行更多搜索和推理办法时  ，其性能获得显著提升。

比照pass@8与pass@1的效果  ，证实晰让智能体通过并行探索多条轨迹举行谜底验证的价值。

这些效果基于DeepSearchQA的200个提醒子集盘算得出。

交互API：专为Agent应用开发设计

交互API原生集成了一套专属接口  ，该接口专为Agent应用开发场景设计  ，可高效处置惩罚交织式新闻、头脑链、工具挪用及其状态信息的重大上下文治理事情。

除Gemini模子套件外  ，交互API还提供其首个内置Gemini Deep Research Agent。

下一步  ，谷歌将扩展其内置Agent  ，并提供构建和引入其他Agent的功效  ，这将使开发者能够通过一个API毗连Gemini模子、谷歌内置Agent和开发者的定制Agent。

交互API提供了一个简单的RESTful端点  ，用于与模子和Agent交互。

Interactions API扩展了generateContent的焦点功效  ，为现代智能体应用提供所需特征  ，包括：

可选效劳器端状态：将历史纪录治理卸载到效劳器的能力。这简化了客户端代码  ，镌汰上下文治理过失  ，并可能通过提高缓存掷中率来降低本钱。

可诠释且可组合的数据模子：专为重大智能体历史纪录设计的清晰架构。您可以对交织排列的新闻、思索历程、工具及其效果举行调试、操作、流式处置惩罚和逻辑推理。

后台执行：无需维持客户端毗连  ，即可将长时间运行的推理循环卸载到效劳器端的能力。

远程MCP工具支持：模子可直接挪用模子上下文协议（MCP）效劳器作为工具。

随着InteractionsAPI的推出  ，Google试图重新界说开发者构建AI应用的方法  ，从「无状态的请求-响应」模式转向「有状态的智能体交互」模式。

现在的LLM API大多是无状态的 ？⒄弑匦柙诳突Ф宋ふ龆曰袄  ，并在每次请求时将数万token的上下文发送回效劳器。

这不但增添了延迟和带宽本钱  ，还使得构建重大的、多办法的Agent变得异常繁琐。

Interactions API引入了效劳器端状态治理。

开发者只需通过/interactions端点建设一个会话  ，Google的效劳器就会自动维护该会话的所有上下文、工具挪用效果以及Agent的内部头脑状态。

这才是我以为谷歌这个最新API恐怖的地方。

Interactions API最革命性的特征在于它允许开发者直接挪用谷歌预训练的高级Agent  ，而不但仅是基础模子。

好比开发者可以通过简朴的API挪用（指定agent=deep-research-pro-preview-12-2025）将Google最顶尖的研究能力嵌入到自己的ERP、CRM或科研软件中。

思量到DeepResearch一次使命可能消耗数十万token的阅读量和天生量  ，单次深度研究的本钱可能抵达数美元。

然而  ，与其替换的人类初级剖析师数小时甚至数天的事情成内情比  ，这一价钱仍具有极高的投资回报率。

DeepMind与英国政府告竣相助

最后  ，尚有一个新闻值得注重。

在谷歌和OpenAI打生打死意外  ，谷歌DeepMIind已经在国家层面  ，睁开相助。

DeepMind作为降生于伦敦的AI巨头  ，正在通过DeepResearch及其底层手艺  ，与英国政府睁开一场规 ？涨暗摹窤I治国」实验。

这一相助不但涉及科学探索  ，更深入到公共行政的毛细血管  ，特殊是在解决英国恒久保存的住房危急和妄想效率低下问题上取得了突破性希望。

Project Extract：破解都会妄想的「数据孤岛」

英国的都会妄想系统（Planning System）恒久以来被视为阻碍经济增添和住房建设的瓶颈。

每年  ，地方议会需要处置惩罚约35万份妄想申请  ，而大宗的历史妄想档案仍以纸质、扫描PDF或手绘地图的形式保存。

妄想师往往需要破费数小时在一个充满灰尘的档案中寻找几十年前划定的地下管线或掩护区界线。

为相识决这一痛点  ，DeepMind与英国政府AI孵化器（i.AI）相助开发了Extract工具。

这不是一个简朴的OCR软件  ，而是一个基于Gemini多模态推理能力的重大地理空间智能系统。

非结构化信息明确：

Extract首先使用Gemini的视觉语言能力读取低质量的扫描文档。它不但能识别文字  ，还能明确手写注释的语义（例如  ，识别旁注中的「批准日期」而非「申请日期」）  ，其日期识别准确率抵达了94%。

视觉推理与多边形提。

这是最焦点的手艺突破。Gemini能够明确地图上的视觉符号语言  ，例如区分「红色实线」代表的产权界线和「蓝色虚线」代表的排水渠。一旦识别出目的区域  ，系统会挪用OpenCV和SAM等盘算机视觉工具  ，像数字手术刀一样准确地从像素图像中提取出地理多边形  ，其形状匹配度（IoU）抵达了90%。

时空特征匹配：

历史地图的比例尺和参照系往往与现代卫星地图差别。Extract使用LoFTR算法  ，能够在旧地图和现代地图之间找到配合的特征点（如古老的教堂、路口）  ，盘算出准确的变换矩阵  ，将几十年前的手绘红线准确映射到今天的数字地图坐标系中。

全流程自动化：

通过这一流程  ，Extract将一份重大妄想文档的处置惩罚时间从平均2小时压缩至40秒到3分钟。这意味着一个地方议会天天可以数字化处置惩罚上百份积压档案  ，效率提升了百倍。

现在  ，Extract已在威斯敏斯特（Westminster）、希灵登（Hillingdon）等四个地区举行试点。

英国政府妄想在2026年春季将其推广至天下所有地方议会。

这不但将释放数千小时的行政人力  ，更主要的是  ，它将构建一个天下统一的数字妄想数据库  ，为英国政府允许的「建设150万套新住房」妄想提供数据底座。

这是DeepResearch手艺在笔直领域应用的最佳规范——将通用的多模态推理能力转化为详细的行政生产力。

科学新基建：从AlphaFold到自动化质料实验室

在基础科学领域  ，DeepMind与英国政府的相助旨在通过AI加速科学发明的飞轮效应。

DeepMind宣布将于2026年在英国建设其首个自动化AI科学实验室。

闭环发明系统：实验室将运行一个由Gemini和GNoME（Graph Networks for Materials Exploration）驱动的闭环系统。AI认真基于量子化学原理设计新的晶体结构  ，展望其稳固性。

机械人合成：这些设计指令直接发送给全自动化的机械人平台  ，机械人认真配料、合成、烧结和测试。

数据反。菏笛樾Ч凳狈聪旄鳤I  ，用于修正下一轮的展望。目的是将新质料（如室温超导体、高效电池电解质）的发明周期从数十年缩短至数月甚至数天。这一行动直接效劳于英国的净零排放（NetZero）战略和能源清静。

除了硬件实验室  ，DeepMind还向英国科学家开放了一系列前沿AI模子：

国家清静与数字免疫系统

在清静领域  ，相助重点从「进攻性能力」转向了「防御性韧性」。

DeepMind与英国AI清静研究所（UKAI Security Institute）相助  ，安排了基于DeepResearch手艺的网络防御工具。

BigSleep(原Project Naptime)：这是一个使用LLM在大规模代码库中寻找潜在误差的智能体。它曾乐成在SQLite等焦点开源基础设施中发明了人类专家未能察觉的内存清静误差。

Code Mender：与BigSleep配合  ，不但发明误差  ，还能自动天生修复代码补丁。这一套「发明-修复」的自动化闭环  ，旨在为英国的国家要害信息基础设施（CII）构建一套实时的「数字免疫系统」  ，抵御日益重大的网络攻击。

以上就是谷歌这次针对GPT 5.2的更新内容。

小我私家以为谷歌现在照旧最强的。

虽然昨夜GPT 5.2闪击Gemini 3乐成  ，可是在多模态能力依然照旧稍微落伍的  ，或者在年底会有一个对标Nano Banana Pro的产品泛起。

并且从最新的深度研究智能体来看  ，以及DeepMind在英国的深度战略结构  ，谷歌越发领先一步。

这种领先性向我们展示了AI手艺生长的一个清晰图景：

通用人工智能（AGI）的雏形正在从对话框中走出  ，演变为能够感知、妄想并改变物理与数字天下的智能体。

参考资料：

https://blog.google/technology/developers/deep-research-agent-gemini-api/

https://x.com/GoogleDeepMind/status/1999165701811015990

https://deepmind.google/blog/strengthening-our-partnership-with-the-uk-government-to-support-prosperity-and-security-in-the-ai-era/

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