Google lanza un agente de investigación profunda mejorado con una nueva API de interacciones para desarrolladores

Empresa de tecnología Google afirmó que ha lanzado una versión sustancialmente mejorada de su agente Deep Research, ahora accesible para los desarrolladores a través de una nueva API de interacciones, con disponibilidad para el consumidor prevista para Search, NotebookLM y la aplicación Gemini.

Por primera vez, los desarrolladores pueden integrar las capacidades de investigación autónoma más avanzadas de Google directamente en sus aplicaciones. Gemini Deep Research está diseñado para tareas extensas de recopilación y síntesis de información, y su sistema de razonamiento está basado en Gemini 3 Pro, considerado el modelo más factual de la compañía hasta la fecha. Ha sido entrenado para reducir las alucinaciones y mejorar la claridad y fiabilidad de informes complejos. Al ampliar el aprendizaje de refuerzo multipaso para la búsqueda, el agente puede navegar de forma independiente en entornos de información complejos con mayor precisión.

El agente construye su flujo de trabajo de investigación paso a paso: genera consultas, revisa resultados, identifica información faltante y continúa el proceso hasta completar la investigación. La nueva versión incluye mejoras importantes en el rendimiento de la búsqueda web, lo que permite una navegación más profunda en los sitios web para extraer datos muy específicos.

Según Google, la última versión ofrece un rendimiento de vanguardia en Humanity's Last Exam (HLE) y DeepSearchQA, además de alcanzar sus mejores resultados hasta la fecha en BrowseComp. Está optimizada para generar informes bien documentados a un coste significativamente menor y pronto se integrará en la Búsqueda de Google, NotebookLM, Google Finance y una versión mejorada de la aplicación Gemini.

Las primeras pruebas ya muestran avances sustanciales en campos donde la precisión y la comprensión detallada del contexto son esenciales. En los servicios financieros, las empresas han comenzado a utilizar Investigación profunda de Géminis Para agilizar las primeras fases de la diligencia debida mediante la integración de indicadores de mercado, información sobre la competencia y consideraciones de cumplimiento normativo, tanto de fuentes públicas como privadas. Esto ha convertido al agente en una herramienta valiosa para los equipos de inversión que realizan flujos de trabajo preliminares.

En el sector científico, el agente se está aplicando a investigaciones complejas relacionadas con la seguridad. Axiom Bio, empresa que desarrolla sistemas de IA para predecir la toxicidad de fármacos, informó que Gemini Deep Research proporcionó un análisis inicial profundo y preciso en la literatura biomédica, lo que permitió que sus procesos de investigación y descubrimiento avanzaran con mayor rapidez.

Para los desarrolladores que crean sistemas de investigación automatizados, el agente Gemini Deep Research ofrece una amplia funcionalidad para sintetizar información y generar informes detallados y verificables. Permite el análisis unificado de documentos de usuario, como archivos PDF, CSV y de texto, junto con fuentes web públicas, combinando la carga de archivos con la herramienta de búsqueda de archivos.

Gestiona eficazmente un amplio contexto, lo que permite a los desarrolladores incluir grandes cantidades de material de referencia directamente en la solicitud. La estructura de salida se puede configurar mediante solicitudes, lo que permite un control total sobre el diseño del informe, los encabezados y la presentación de los datos. El sistema proporciona citas granulares para las reclamaciones, lo que garantiza la transparencia en cuanto a la procedencia de los datos, y admite salidas estructuradas, incluyendo esquemas JSON, para una integración optimizada en aplicaciones posteriores.

Google publica el punto de referencia DeepSearchQA para mejorar las capacidades de investigación web de varios pasos.

Además, Google anunció la publicación de un nuevo punto de referencia llamado DeepSearchQA, creado para evaluar la eficacia de los agentes de investigación en la gestión de consultas web exhaustivas y de varios pasos. DeepSearchQA incluye 900 tareas de cadena causal, construidas manualmente y que abarcan 17 áreas temáticas, y cada paso se basa en las conclusiones del anterior. En lugar de basarse en simples preguntas de recuperación de datos, el punto de referencia mide la capacidad de un agente para generar conjuntos de respuestas completos y exhaustivos, lo que permite evaluar tanto la precisión de la investigación como la cobertura de la recuperación.

DeepSearchQA también se concibe como un recurso de diagnóstico para estudiar los efectos de un tiempo de razonamiento prolongado. Pruebas internas han demostrado que el rendimiento mejora cuando los agentes tienen más oportunidades de ejecutar búsquedas y ciclos de razonamiento adicionales, un área que Google espera ampliar en futuras iteraciones.

Los materiales de referencia se publican para fomentar el progreso continuo hacia agentes de investigación más competentes. Los desarrolladores e investigadores pueden revisar el conjunto de datos, la tabla de clasificación y el Colab inicial, así como examinar la metodología subyacente descrita en el informe técnico adjunto.

Si bien el panorama de la investigación profunda ya es altamente competitivo, el agente actualizado de Google presenta mejoras notables que se basan en las capacidades del agente existente. Gemini 3 modelos. Este lanzamiento también marca la primera vez que los desarrolladores pueden integrar esta tecnología directamente en sus propias aplicaciones, lo que ofrece una mejora significativa en la funcionalidad de investigación de productos de terceros.