Google 近日發表由先進大型語言模型 Gemini 3.1 Pro 驅動的兩款 AI 研究代理 Deep Research 和 Deep Research Max，能顯著提升研究報告生成效率與品質，瞄準醫療、金融等企業應用，並透過 Google Cloud 平台強化其企業 AI 戰略部署。
Google LLC 近日推出兩款由先進大型語言模型 Gemini 3.1 Pro 驅動的人工智慧（AI）研究代理：Deep Research 和 Deep Research Max。這兩款新工具旨在協助用戶根據指定主題生成研究報告，並將 AI 從獨立工具轉變為企業級協作解決方案，顯著提升研究效率與品質。
Deep Research 和 Deep Research Max 是 Google 去年 12 月推出的 AI 研究工具的升級版本。其核心技術 Gemini 3.1 Pro 已於今年 2 月首次亮相，相較於前代 Gemini 3 Pro，其在線上研究能力方面有顯著提升。根據《SiliconANGLE》報導，Gemini 3.1 Pro 在開放人工智慧（OpenAI Group PBC）的 BrowseComp 基準測試中獲得 85.9 分，較 Gemini 3 Pro 高出逾 25 分，該基準測試包含超過 1,000 項衡量大型語言模型網路研究能力的任務。
這些 AI 代理能存取公共網路資料，並透過 MCP（Google 的多雲端資料連接平台）與企業內部系統整合。用戶亦可手動上傳試算表、影片等檔案來補充資料集。其應用範疇廣泛，例如醫療領域的科學家可利用其快速準備關於新化合物治療應用的報告；金融專業人士則能藉此研究潛在投資公司。代理還提供資料視覺化功能，可透過 HTML 程式碼或 Google 的 Nano Banana 影像生成器實現，Nano Banana 演算法內建通用知識資料庫，輔助解釋資訊以利視覺化呈現。
為確保輸出品質，研究代理在生成報告前會先展示其計畫途徑概覽，用戶可根據需求編輯，進而優化 AI 產出的結果。此外，用戶也能指定 Gemini 3.1 Pro 優先搜尋的科學資料庫。
Deep Research 強調硬體效率，相較前版工具成本更低、延遲更少且能產出更高品質的報告，適合需要快速回應的應用。而 Deep Research Max 則專注於最大化報告的全面性，會投入更多時間與硬體資源以追求極致的輸出品質。目前，Deep Research 和 Deep Research Max 已透過 Gemini API 提供公開預覽，未來也將整合至 Google Cloud 平台，並計畫增加與 FactSet 和 PitchBook 等金融數據提供商的 MCP 整合。
Google Cloud 執行長托馬斯·庫裡安（Thomas Kurian）表示，企業已超越 AI 試驗階段，正將員工轉變為 AI 建立者，而 Google 提供整合式堆疊，讓客戶能自由選擇最佳的晶片和模型。他提及，該公司已發表 Gemini Enterprise Agent Platform，作為建構 AI 代理的新中樞，並推出 Gemini Enterprise 應用程式，將 AI 轉變為企業安全的協作自主工程師。這套新系統新增了代理管理「收件匣」，提供集中化指令來引導及管理代理。Google 還宣布了 Gemini Data Agent Kit 和名為 Projects 的共享工作區功能，使 Gemini 成為協作工具而非單獨的 AI 助理。
在硬體支援方面，Google 同步發表兩款全新的張量處理單元（TPU），分別為 TPU 8t 和 TPU 8i。TPU 8t 針對模型訓練進行優化，能將訓練時間從數月縮短至數週。TPU 8i 則專為大型語言模型在推理時的主記憶體存取設計，透過縮短網路直徑和跳數，加速文字生成並改善延遲。
Google 母公司 Alphabet公司（Alphabet Inc.）執行長皮蔡（Sundar Pichai）指出，公司正以大膽且負責任的方式推進，他強調現今已明確進入代理式 Gemini 時代。Google Cloud 在 2025 年第四季度營收年增 48%，雲端訂單積壓量季增 55%，是大型雲端供應商中成長最快的業者，顯示其在企業 AI 領域的強勁動能。