Google na fali. Deep Research już na Gemini 3 Pro

Google zaprezentowało nową odsłonę Gemini Deep Research, narzędzia stworzonego do automatyzowania złożonych zadań badawczych. Najważniejsza zmiana jest fundamentalna: agent przesiada się z Gemini 1.5 Pro na Gemini 3 Pro, najnowszy model Google, który ma zapewnić większą precyzję, lepsze rozumienie kontekstu i bardziej wiarygodne wyniki. Premiera pojawiła się w dniu ogłoszenia GPT-5.2 od OpenAI, co pokazuje jak zacięta staje się rywalizacja obu gigantów.

Nowa wersja Deep Research rozszerza zakres działań agenta w obszarze analizy dokumentów i wyszukiwania informacji. Gemini 3 Pro radzi sobie z odczytem odręcznego pisma, interpretacją wykresów oraz notacji matematycznej. Agent potrafi przeszukiwać duże zbiory materiałów, wskazać konkretną informację, streścić je w formie raportu lub uzupełnić treściami pozyskanymi z sieci. Kluczowe jest tu wykorzystanie wnioskowania wizualnego, które Google wyraźnie wzmacnia w każdym kolejnym modelu.

Drugim istotnym elementem jest sposób pracy agenta. Deep Research prowadzi własne dochodzenie krok po kroku. Formułuje zapytania, analizuje wyniki, identyfikuje luki i ponawia wyszukiwanie. Mechanizm przypomina proces badawczy prowadzony przez analityka, tylko w tempie, które trudno byłoby powtórzyć manualnie. Google podkreśla, że agent może obsługiwać zadania wieloetapowe i wielogodzinne, od due diligence po analizy bezpieczeństwa leków.

Interactions API i wdrożenie w usługach Google

Debiutowi narzędzia towarzyszy uruchomienie Interactions API, czyli nowego punktu dostępu do agentów i modeli z rodziny Gemini. API ma upraszczać integracje i pozwalać firmom wbudowywać agentów badawczych bez konieczności projektowania pełnej infrastruktury. Obsługuje też zarządzanie danymi przesyłanymi do modelu oraz integracje przez MCP, co ułatwia łączenie agentów z zewnętrznymi systemami i aplikacjami biznesowymi. Google zapowiada dodawanie kolejnych gotowych integracji oraz możliwość rozwijania własnych.

Nowy Deep Research ma trafić do usług Google takich jak Search, Google Finance, aplikacja Gemini i NotebookLM. To znaczący sygnał zmiany, którą – w intencji Google – ma przejść proces wyszukiwania. Zamiast wpisywać frazy w okno wyszukiwarki, użytkownik ma w przyszłości zlecać agentowi zadania badawcze, a ten ma samodzielnie prowadzić proces zbierania i weryfikacji informacji.

Ring coraz bardziej gorący

Google wspiera premierę wynikami zewnętrznych i własnych benchmarków. Deep Research osiągnął rekordowy rezultat w wymagającym teście HLE, rozwiązując 46,4 procent zadań, które w większości dotyczą matematyki, fizyki i programowania. Równocześnie Google udostępniło nowy benchmark DeepSearchQA, zaprojektowany do oceny wieloetapowych, złożonych zadań informacyjnych. W testach Deep Research uzyskał przewagi nad konkurencją w wielu obszarach, choć OpenAI zdołało minimalnie wyprzedzić Google w benchmarku BrowserComp.

Premiera nowego Gemini Deep Research potwierdza, że nadchodząca fala agentów nie będzie jedynie dodatkiem do wyszukiwarek czy aplikacji produktywnych. Stają się one samodzielnymi narzędziami badawczymi, które mają przejmować proces pozyskiwania informacji i minimalizować ryzyko błędów na każdym etapie. Tempo, w jakim Google i OpenAI publikują kolejne wersje swoich modeli, wskazuje, że ta rywalizacja dopiero przyspiesza.