谷歌近日在人工智能领域再次发力，一口气推出三项重要举措，涵盖Agent功能更新、开源基准测试以及全新交互接口，进一步巩固其在AI赛道的领先地位。此次更新不仅提升了现有技术的实用性，还为开发者提供了更强大的工具链，推动AI应用向更深层次发展。
作为核心更新，Deep Research Agent迎来功能升级并首次向开发者开放。该Agent基于Gemini 3 Pro模型构建，专为处理长期上下文采集与综合任务设计。通过多步强化学习技术，它能够自主导航复杂信息环境，实现高精度搜索。此次更新重点优化了网页搜索能力，使其能够深入特定网站挖掘数据，同时降低了生成研究报告的成本。据测试数据显示，新版本在完整HLE测试中得分46.4%，超越Gemini 3 Pro的43.2%和GPT-5 Pro的38.9%，在DeepSearchQA和BrowseComp基准测试中也以微弱优势领先。目前该技术已应用于金融服务、生物技术及市场调研等领域，帮助用户完成初步调研任务。
为评估Agent在网络研究任务中的全面性，谷歌同步开源了新基准测试DeepSearchQA。该基准包含900个手工设计的"因果链"任务，覆盖17个专业领域，每项任务均需多步推理完成。与传统事实性测试不同，DeepSearchQA更注重答案的详尽程度，要求Agent生成包含完整推理链的解答集。这种设计不仅考察准确性，还评估信息检索的记忆能力。测试发现，当允许Agent执行更多搜索步骤时，其性能显著提升，为衡量"思考时长"效率提供了新工具。
全新推出的交互API（Interactions API）为开发者提供了统一入口，支持与Gemini模型及Agent的高效交互。该接口原生集成复杂上下文管理功能，可处理交错消息、思维链、工具调用等场景。开发者通过ADK开发套件和A2A协议即可调用服务，享受服务器端状态管理、可解释数据模型等特性。特别值得关注的是，API内置了Deep Research Agent，未来还将扩展支持更多谷歌内置Agent及第三方定制Agent。技术文档显示，该接口采用单一RESTful端点设计，支持通过模型参数或Agent参数进行灵活调用，并提供背景执行、远程MCP工具支持等高级功能。
这些更新标志着谷歌AI生态进入新阶段。通过降低研究型Agent的使用门槛，提供标准化评估体系，以及构建统一开发接口，谷歌正在为AI应用开发创造更友好的环境。据悉，后续更新将聚焦于可视化输出能力，包括原生图表生成功能，同时通过MCP协议支持更便捷的数据源接入，最终目标是将Deep Research技术引入企业级Vertex AI平台。
