구글, 개발자를 위한 새로운 상호작용 API를 탑재한 업그레이드된 딥 리서치 에이전트 출시
요컨대
구글은 최근 딥 리서치 에이전트의 업그레이드 버전을 출시했으며, 개발자는 새로운 인터랙션 API를 통해 이를 이용할 수 있습니다. 일반 사용자도 곧 검색, NotebookLM, Gemini 앱을 통해 이 기능을 사용할 수 있게 될 예정입니다.
기술 회사 구글 자사는 심층 연구 에이전트의 대폭 업그레이드된 버전을 출시했으며, 개발자는 새로운 상호 작용 API를 통해 해당 에이전트에 액세스할 수 있고, 검색, NotebookLM 및 Gemini 애플리케이션에 대한 소비자 사용도 계획 중이라고 밝혔습니다.
이제 개발자들은 구글의 최첨단 자율 연구 기능을 자사 애플리케이션에 직접 통합할 수 있게 되었습니다. 제미니 딥 리서치(Gemini Deep Research)는 광범위한 정보 수집 및 종합 작업을 위해 설계되었으며, 그 추론 시스템은 구글에서 현재까지 가장 사실적인 모델로 평가받는 제미니 3 프로(Gemini 3 Pro)를 기반으로 합니다. 이 시스템은 오류 발생 가능성을 줄이고 복잡한 보고서의 명확성과 신뢰성을 향상시키도록 훈련되었습니다. 검색을 위한 다단계 강화 학습을 확장함으로써, 에이전트는 향상된 정확도로 복잡한 정보 환경을 독립적으로 탐색할 수 있습니다.
이 에이전트는 쿼리를 생성하고, 결과를 검토하고, 누락된 정보를 식별하고, 조사를 완료할 때까지 이 과정을 반복하는 등 단계별로 연구 워크플로를 구성합니다. 이번 새 버전에는 웹 검색 성능이 크게 향상되어 웹사이트를 더욱 심층적으로 탐색하여 매우 구체적인 데이터를 추출할 수 있게 되었습니다.
구글에 따르면 최신 버전은 Humanity's Last Exam(HLE)과 DeepSearchQA에서 최첨단 성능을 제공하며, BrowseComp에서도 역대 최고 결과를 달성했습니다. 이 버전은 비용을 크게 절감하면서 심층적인 조사 보고서를 생성하는 데 최적화되어 있으며, 조만간 Google 검색, NotebookLM, Google Finance 및 향상된 버전의 Gemini 애플리케이션에 통합될 예정입니다.
초기 테스트 결과 정확성과 상세한 맥락 이해가 필수적인 분야 전반에서 상당한 성과가 이미 나타나고 있습니다. 금융 서비스 분야에서는 기업들이 이미 이러한 기술을 활용하기 시작했습니다. Gemini 심층 연구 시장 지표, 경쟁사 분석, 규정 준수 관련 정보를 공개 및 자체 자료에서 종합하여 실사 초기 단계를 간소화합니다. 이러한 특징 덕분에 해당 에이전트는 예비 워크플로우를 수행하는 투자팀에게 매우 유용한 도구가 되었습니다.
과학 분야에서 이 분석 도구는 복잡한 안전성 관련 연구에 적용되고 있습니다. 약물 독성 예측 AI 시스템을 개발하는 액시엄 바이오(Axiom Bio)는 제미니 딥 리서치(Gemini Deep Research)가 생의학 문헌 전반에 걸쳐 심층적이고 정확한 초기 분석을 제공하여 연구 및 발견 프로세스를 더욱 신속하게 진행할 수 있도록 지원했다고 밝혔습니다.
자동화된 연구 시스템을 구축하는 개발자를 위해 Gemini Deep Research 에이전트는 정보를 종합하고 상세하고 검증 가능한 보고서를 생성하는 광범위한 기능을 제공합니다. 파일 업로드 기능과 파일 검색 도구를 결합하여 PDF, CSV, 텍스트 파일과 같은 사용자 문서와 공개 웹 소스를 통합적으로 분석할 수 있도록 지원합니다.
이 시스템은 방대한 컨텍스트 정보를 효과적으로 관리하여 개발자가 많은 양의 배경 자료를 프롬프트에 직접 포함할 수 있도록 지원합니다. 출력 구조는 프롬프트를 통해 조정할 수 있으므로 보고서 레이아웃, 제목 및 데이터 표현 방식을 완벽하게 제어할 수 있습니다. 또한, 데이터 출처에 대한 투명성을 보장하기 위해 세부적인 인용 정보를 제공하며, JSON 스키마를 포함한 구조화된 출력을 지원하여 하위 애플리케이션과의 통합을 간소화합니다.
구글, 다단계 웹 리서치 기능 향상을 위한 DeepSearchQA 벤치마크 오픈소스 공개
또한 구글은 심층 검색 에이전트가 포괄적이고 여러 단계를 거치는 웹 기반 질의를 얼마나 효과적으로 처리하는지 평가하기 위해 개발된 새로운 벤치마크인 DeepSearchQA를 오픈소스로 공개했습니다. DeepSearchQA는 17개 주제 영역에 걸쳐 수동으로 구성된 900개의 인과 관계형 과제를 포함하며, 각 단계는 이전 단계의 결론을 기반으로 합니다. 단순한 사실 검색 질문에 의존하는 대신, 이 벤치마크는 에이전트가 완전하고 포괄적인 답변 세트를 생성하는 능력을 측정하여 연구 정확도와 검색 범위 모두를 평가할 수 있도록 합니다.
DeepSearchQA는 추론 시간 연장의 영향을 연구하기 위한 진단 리소스로도 활용될 예정입니다. 내부 테스트 결과, 에이전트에게 추가 검색 및 추론 주기를 실행할 기회를 더 많이 제공할수록 성능이 향상되는 것으로 나타났으며, Google은 향후 업데이트를 통해 이 부분을 더욱 확장할 계획입니다.
벤치마크 자료는 더욱 강력한 연구 에이전트 개발을 장려하기 위해 공개되었습니다. 개발자와 연구원들은 데이터 세트, 순위표, 시작용 Colab 환경을 살펴볼 수 있을 뿐 아니라, 첨부된 기술 보고서에 설명된 기본 방법론도 검토할 수 있습니다.
심층 분석 분야는 이미 경쟁이 매우 치열하지만, 구글의 업데이트된 에이전트는 기존 기능을 기반으로 주목할 만한 개선 사항을 도입했습니다. 쌍둥이 자리 3가지 모델이 출시되었습니다. 이번 출시를 통해 개발자들은 이 기술을 자사 애플리케이션에 직접 통합할 수 있게 되었으며, 타사 제품의 연구 기능을 크게 향상시킬 수 있게 되었습니다.
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전담 저널리스트인 알리사(Alisa) MPost, 암호화폐, 영지식 증명, 투자 및 광범위한 영역을 전문으로 합니다. Web3. 새로운 트렌드와 기술에 대한 예리한 안목을 바탕으로 그녀는 끊임없이 진화하는 디지털 금융 환경에 대해 독자들에게 정보를 제공하고 참여시키기 위해 포괄적인 취재를 제공합니다.
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