谷歌发布Gemini Deep Research智能体：剑指GPT-5.2，AI代理迈入深度研究工业化时代

　　2025年12月12日，谷歌在OpenAI发布GPT-5.2仅一天后，迅速抛出重磅回应——正式推出基于Gemini 3 Pro打造的Gemini Deep Research深度研究智能体，同步开放全新Interactions API并开源深度搜索评估基准DeepSearchQA。这场几乎同步的技术发布，将全球AI巨头的竞争推向白热化，更标志着AI自主研究能力正式迈入工业化应用新阶段。

　　作为谷歌迄今”最具事实性”的智能模型，Gemini Deep Research的核心突破在于对长周期深度研究任务的精准驾驭。其底层依托的Gemini 3 Pro大模型，采用稀疏MoE与Transformer混合架构，具备处理文本、图像、音频、视频及完整代码仓库的原生多模态能力，更支持高达100万tokens的上下文长度和6.4万tokens的输出规模，这意味着成百上千页的学术论文、完整的企业年报或中型代码库都能被其直接纳入分析范畴。在此基础上，谷歌通过扩展面向搜索的多步骤强化学习技术，让智能体能够自主完成”规划研究路径—生成搜索查询—解析结果—识别信息缺口—补充搜索”的迭代循环，彻底改变了传统大模型在长链推理中易出现逻辑偏移的痛点。

　　幻觉率的显著降低成为该智能体的核心竞争力之一。谷歌官方数据显示，相较于前代模型，Gemini Deep Research的幻觉率降低40%，这一进步源于其对”检索—分析—推理—引用”闭环的稳定性优化。更值得关注的是，其每一条观点和结论都附带结构化的可追溯引用来源，不仅包含网址链接，更精确指向原文关键片段，使研究结果从”生成内容”升级为”带证据链的可信结论”，为专业领域的决策提供了可验证的依据。在权威测试中，该智能体在涵盖多领域复杂任务的”人类最后的考试”（HLE）中取得46.4%的成绩，显著优于GPT-5Pro的38.9%；在谷歌全新开源的Deep Search QA基准测试中，以66.1%的得分略胜一筹，展现出强大的研究精准度与信息召回能力。

　　为加速技术落地，谷歌同步推出的Interactions API构建了连接开发者与智能体能力的关键桥梁。这款被视作”重新定义AI应用开发方式”的接口，首次实现了对智能体行为状态、推理步骤、长链任务执行的结构化控制，将传统”无状态的请求-响应”模式升级为”有状态的智能体交互”。开发者只需通过简单调用，即可将深度研究能力嵌入企业ERP、CRM系统或科研工具中，且无需自行维护海量上下文数据——谷歌服务器会自动管理会话状态与思维轨迹，大幅降低了复杂智能体应用的开发门槛。目前，该接口已启动与谷歌搜索、谷歌财经及NotebookLM的集成，能够自动完成企业尽调、行业政策分析、药物毒性安全研究等专业任务，未来还将覆盖更多垂直领域。

　　此次发布被业界普遍视为对OpenAIGPT-5.2的直接回应。就在前一日，OpenAI推出的GPT-5.2系列模型以”专业知识工作领域最强模型”为卖点，其Thinking版本在涵盖44种职业的GDPval测试中，70.9%的场景表现优于或持平顶尖专业人士，且幻觉率较前代降低30%。面对竞争对手的压力，谷歌选择以”深度研究专业化”作为破局点，通过基准测试的直接较量展现技术底气——Gemini Deep Research在BrowseComp测试中与GPT-5Pro打成平手，且成本降低一个数量级，形成了性能与经济性的双重优势。这种针尖对麦芒的竞争节奏，凸显了AI行业技术迭代的加速态势。 作为谷歌迄今”最具事实性”的智能模型，Gemini Deep Research的核心突破在于对长周期深度研究任务的精准驾驭。