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谷歌深夜开源Agent模型,性能超越GPT-5 Pro且成本更低

谷歌深夜开源Agent模型,性能超越GPT-5 Pro且成本更低

热心网友 时间:2025-12-12
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智东西
编译 程茜
编辑 心缘

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智东西12月12日消息,今日凌晨,比OpenAI早一个小时,谷歌甩出了3个Agent大招:

Deep Research Agent功能更新,并首次向开发者开放;开源新网络研究Agent基准DeepSearchQA,旨在测试Agent在网络研究任务中的全面性;推出新交互API(Interactions API)。


Gemini Deep Research是一款专为长期上下文采集和综合任务优化的Agent,其背后的模型是Gemini 3 Pro,通过多步强化学习的扩展搜索,Agent能够自主地以高精度导航复杂的信息环境。此次更新包括针对特定数据进行网页搜索、更低成本生成研究报告等。

谷歌DeepMind产品经理路卡斯·哈斯(Lukas Haas)在社交平台X上透露,新Gemini Deep Research Agent已经实现SOTA,在谷歌新基准测试上得分46.4%,在BrowseComp上与GPT-5 Pro相当,价格是其1/10左右。


Deep Research Agent很快将在谷歌搜索、笔记本、 谷歌金融中提供,并在Gemini应用中升级。

DeepSearchQA内置了900个手工设计的“因果链”任务,涵盖17个领域,可以评估Agent在复杂、需要多步查询信息等任务上的能力。

交互API作为其与Gemini模型和Agent的统一交互界面,通过Google AI Studio中的Gemini API公开测试版向开发者开放。开发者可以通过Agent开发套件(ADK)和A2A协议使用交互API。

有网友评论,谷歌这是把“一个数字版的福尔摩斯交给了开发者”,现在你只需要一边喝咖啡,一边就能让每个应用像写论文一样展开深度调查。


DeepSearchQA开源地址:https://www.kaggle.com/benchmarks/google/dsqa/leaderboard

一、Deep Research Agent:更新网页搜索、低成本生成研究报告功能

谷歌博客称,Deep Research背后的Gemini 3 Pro模型是他们迄今为止最真实的模型,该模型经过专门训练,旨在减少幻觉并最大化复杂任务中的报告质量。

Deep Research通过迭代式流程运行,它会提出问题、阅读结果、识别知识空白,然后再次进行搜索。其新版本大幅提升了网页搜索功能,使其能够深入 查找特定数据。

新Gemini Deep Research Agent在完整HLE测试中达到46.4%,Gemini 3 Pro为43.2%,GPT-5 Pro为38.9%。在DeepSearchQA、BrowseComp的测试中以微小优势胜出。


谷歌还优化了该Agent以更低成本生成深度研究报告的功能。

Gemini Deep Research Agent已经在需要高精度和基于早期反馈、测试的复杂领域应用,包括金融服务、生物技术和市场调研等行业,这些领域都可以利用Gemini Deep Research完成初步调研任务。

对于构建下一代自动化研究工具的开发者来说,Gemini Deep Research Agent能够综合信息并生成详细报告:

统一信息综合:Gemini Deep Research通过文件上传和文件搜索工具分析用户的文档和公共网络数据,还能处理长上下文,允许用户直接在提示中放置大量背景信息;

报告可控性:用户可以通过提示定义结构、头部,或指定数据表生成和格式来控制输出;

详细引用:其会提供细粒度的来源,允许用户验证数据来源;

结构化输出:支持JSON模式输出,便于下游应用解析研究结果。

二、DeepSearchQA:新Agent基础,涵盖17大领域、900条任务

DeepSearchQA是Deep Research Agent的测试基准。

现有基准测试往往无法反映现实世界多步网络研究的复杂性,谷歌开源新基准DeepSearchQA,是用于评估Agent在复杂、需要多步查询信息等任务上。

DeepSearchQA有900个手工设计的“因果链”任务,涵盖17个领域,每一步都依赖于事先分析。与传统的基于事实的测试不同,DeepSearchQA衡量的是全面性,要求Agent生成详尽的答案集。这不仅评估研究的准确性,也包括检索的记忆能力。

DeepSearchQA还可以作为衡量“思考时长”效率的工具。谷歌在内部评估中发现,当允许Agent执行更多搜索与推理步骤时,其性能会获得显著提升。


三、交互API:集成专为Agent应用开发设计的接口

交互API原生集成了一套专属接口,该接口专为Agent应用开发场景设计,可高效处理交错式消息、思维链、工具调用及其状态信息的复杂上下文管理工作。除Gemini模型套件外,交互API还提供其首个内置Agent Gemini Deep Research Agent。

下一步,谷歌将扩展其内置Agent,并提供构建和引入其他Agent的功能,这将使开发者能够通过一个API连接Gemini模型、谷歌内置Agent和开发者的定制Agent。

交互API提供了一个单一的RESTful端点,用于与模型和Agent交互。

通过指定模型参数与模型交互:


通过指定Agent参数与Agent互动,目前支持deep-research-pro-preview-12-2025:


交互API通过现代Agent应用所需的功能扩展了生成内容的核心功能,包括:

可选的服务器端状态:能够将历史管理卸载到服务器。这简化了开发者的客户端代码,减少了上下文管理错误,并通过增加缓存命中率可能降低成本。

可解释和可组合的数据模型:一个为复杂的Agent历史设计的干净图式。开发者可以对交错的信息、思维、工具及其结果进行调试、流式分析和推理。

背景执行:能够将长期运行的推理环路卸载到服务器,而无需维护客户端连接。

远程MCP工具支持:模型可以直接调用模型上下文协议(MCP)服务器作为工具。

结语:Gemini生态再扩容,谷歌简化Agent开发模式

目前,Deep Research Agent已经在金融、科学研究等诸多领域有所应用。此次谷歌不仅更新了这一Agent,还发布了交互API,以简化与Gemini模型和Agent的交互流程,构建更易用的开发生态。

谷歌博客提到,其未来的更新还将聚焦于更丰富的输出,如原生生成图表以支持可视化分析报告,以及通过模型上下文协议(MCP)支持扩展连接性,更轻松地访问自定义数据源,并努力将Gemini Deep Research引入企业用的Vertex AI。

来源:https://www.163.com/dy/article/KGIIRD9B051180F7.html

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