A Google kiadta a továbbfejlesztett mélykutatási ügynököt új interakciós API-val fejlesztők számára
Röviden
A Google kiadta a Deep Research ügynökprogramjának frissített verzióját, amely mostantól egy új Interactions API-n keresztül érhető el a fejlesztők számára – a fogyasztói bevezetés hamarosan a Search, a NotebookLM és a Gemini alkalmazás számára is megtörténik.
Technológiai vállalat Google kijelentette, hogy kiadta a Deep Research ügynökprogramjának jelentősen továbbfejlesztett verzióját, amely mostantól egy új Interactions API-n keresztül érhető el a fejlesztők számára, a fogyasztói elérhetőség pedig a Search, a NotebookLM és a Gemini alkalmazás számára várható.
A fejlesztők most először integrálhatják a Google legfejlettebb autonóm kutatási képességeit közvetlenül saját alkalmazásaikba. A Gemini Deep Research kiterjesztett információgyűjtési és szintézisfeladatokra készült, és érvelési rendszerét a Gemini 3 Pro hajtja, amelyet a vállalat eddigi legtényszerűbb modelljeként tartanak számon. A rendszert betanították a hallucinációk csökkentésére, valamint az összetett jelentések érthetőségének és megbízhatóságának növelésére. A többlépcsős megerősítéses tanulás keresésre való kiterjesztésével az ágens önállóan, nagyobb pontossággal tud navigálni bonyolult információs környezetekben.
Az ügynök lépésről lépésre építi fel a kutatási munkafolyamatát lekérdezések generálásával, az eredmények áttekintésével, a hiányzó információk azonosításával, és a folyamat folytatásával, amíg be nem fejezi a vizsgálatot. Az új kiadás jelentős fejlesztéseket tartalmaz a webes keresés teljesítményében, lehetővé téve a webhelyeken való mélyebb navigációt a nagyon specifikus adatok kinyerése érdekében.
A Google szerint a legújabb verzió a legmodernebb teljesítményt nyújtja a Humanity's Last Exam (HLE) és a DeepSearchQA teszteken, miközben a BrowseComp-on is eddigi legjobb eredményeit produkálja. Jól kutatott jelentések készítésére van optimalizálva, jelentősen alacsonyabb költségek mellett, és hamarosan integrálódik a Google Search, a NotebookLM, a Google Finance és a Gemini alkalmazás továbbfejlesztett verziójába.
A korai tesztelés már jelentős eredményeket mutat azokon a területeken, ahol a pontosság és a részletes kontextuális megértés elengedhetetlen. A pénzügyi szolgáltatások területén a cégek elkezdték használni Gemini Deep Research a piaci mutatók, a versenytársakkal kapcsolatos információk és a nyilvános és zárt forrásokból származó megfelelőségi szempontok összesítésével egyszerűsíteni az átvilágítás korai szakaszát. Ez értékes eszközzé tette az ügynököt a befektetési csapatok számára, akik előzetes munkafolyamatokat végeznek.
A tudományos szektorban a szert komplex, biztonsággal kapcsolatos kutatásokban alkalmazzák. Az Axiom Bio, egy mesterséges intelligencia rendszereket fejlesztő vállalat, amely gyógyszertoxicitást előrejelző rendszereket fejleszt, arról számolt be, hogy a Gemini Deep Research mélyreható kezdeti elemzést és pontosságot nyújtott a biomedicinális szakirodalomban, ami lehetővé tette a kutatási és felfedezési folyamatok gyorsabb előrehaladását.
Az automatizált kutatási rendszereket építő fejlesztők számára a Gemini Deep Research ügynök széleskörű funkcionalitást kínál az információk szintetizálásához és részletes, ellenőrizhető jelentések készítéséhez. Támogatja a felhasználói dokumentumok, például PDF-ek, CSV-k és szöveges fájlok egységes elemzését a nyilvános webes források mellett a Fájlfeltöltés és a Fájlkereső eszköz kombinálásával.
Hatékonyan kezeli a kiterjedt kontextust, lehetővé téve a fejlesztők számára, hogy nagy mennyiségű háttéranyagot közvetlenül a promptba foglaljanak. A kimeneti struktúra promptok segítségével alakítható, így teljes mértékben szabályozható a jelentés elrendezése, a címsorok és az adatok megjelenítése. A rendszer részletes hivatkozásokat biztosít a jogcímekhez, biztosítva az adatok eredetének átláthatóságát, és támogatja a strukturált kimeneteket, beleértve a JSON sémákat is, a későbbi alkalmazásokba való zökkenőmentes integráció érdekében.
A Google nyílt forráskódú DeepSearchQA benchmarkja a többlépcsős webes kutatási képességek fejlesztésére
Emellett a Google bejelentette egy új, DeepSearchQA nevű benchmark nyílt forráskódúvá tételét, amelyet azért hoztak létre, hogy felmérje, a kutatási ágensek milyen hatékonyan kezelik az átfogó, többlépéses webalapú lekérdezéseket. A DeepSearchQA 900 manuálisan összeállított ok-okozati láncfeladatot tartalmaz, amelyek 17 témakört ölelnek fel, és minden lépés az előző következtetéseire épül. Az egyszerű tényfeltáró kérdések helyett a benchmark azt méri, hogy az ágens mennyire képes teljes és kimerítő válaszkészleteket létrehozni, lehetővé téve mind a kutatás pontosságának, mind a visszakeresés lefedettségének értékelését.
A DeepSearchQA diagnosztikai eszközként is szolgál a hosszabb gondolkodási idő hatásainak tanulmányozására. Belső tesztelés kimutatta, hogy a teljesítmény javul, ha az ágenseknek több lehetőségük van további keresések és gondolkodási ciklusok futtatására, ez egy olyan terület, amelyet a Google a jövőbeni verziókban várhatóan bővíteni fog.
A referenciaanyagok kiadásának célja a folyamatos fejlődés ösztönzése a hatékonyabb kutatási ügynökök felé. A fejlesztők és kutatók áttekinthetik az adathalmazt, a ranglistát és a kezdő Colabot, valamint megvizsgálhatják a kísérő technikai jelentésben leírt mögöttes módszertant.
Bár a mélykutatási környezet már most is rendkívül versenyképes, a Google frissített ügynökprogramja jelentős fejlesztéseket vezet be, amelyek a meglévő képességeire építenek. Gemini 3 modell. A kiadás azt is jelenti, hogy a fejlesztők most először integrálhatják ezt a technológiát közvetlenül saját alkalmazásaikba, ami jelentős fejlesztést kínál a harmadik féltől származó termékek kutatási funkcióiban.
Jogi nyilatkozat
Összhangban a A Trust Project irányelvei, kérjük, vegye figyelembe, hogy az ezen az oldalon közölt információk nem minősülnek jogi, adózási, befektetési, pénzügyi vagy bármilyen más formájú tanácsnak, és nem is értelmezhetők. Fontos, hogy csak annyit fektessen be, amennyit megengedhet magának, hogy elveszítsen, és kérjen független pénzügyi tanácsot, ha kétségei vannak. További információkért javasoljuk, hogy tekintse meg a szerződési feltételeket, valamint a kibocsátó vagy hirdető által biztosított súgó- és támogatási oldalakat. MetaversePost elkötelezett a pontos, elfogulatlan jelentéstétel mellett, de a piaci feltételek előzetes értesítés nélkül változhatnak.
A szerzőről
Alisa, a The MPost, a kriptovalutákra, a nulla tudásalapú bizonyítékokra, a befektetésekre és a Web3. Élénk szemmel figyeli a feltörekvő trendeket és technológiákat, ezért átfogó tájékoztatást nyújt, hogy tájékoztassa és bevonja olvasóit a digitális pénzügyek folyamatosan fejlődő világába.
További cikkek
Alisa, a The MPost, a kriptovalutákra, a nulla tudásalapú bizonyítékokra, a befektetésekre és a Web3. Élénk szemmel figyeli a feltörekvő trendeket és technológiákat, ezért átfogó tájékoztatást nyújt, hogy tájékoztassa és bevonja olvasóit a digitális pénzügyek folyamatosan fejlődő világába.
