TL;DR

Google DeepMind vừa công bố Deep Research và Deep Research Max — hai agent nghiên cứu tự hành chạy trên Gemini 3.1 Pro. Một lệnh duy nhất kích hoạt vòng lặp plan → search → read → iterate, duyệt hàng trăm trang web và dữ liệu riêng của bạn (Drive, internal docs, dữ liệu tài chính) để trả về báo cáo chuyên nghiệp có trích dẫn đầy đủ. Max chạy sâu hơn, tốn hơn, bản chuẩn nhanh và rẻ hơn. Cả hai đang ở giai đoạn preview qua Gemini API.

Gemini Deep Research Agent — Deep Research & Deep Research Max key art

Có gì mới

Cả Deep Research và Deep Research Max đều được xây trên nền Gemini 3.1 Pro — theo Google là Gemini có mức hallucinations thấp nhất từ trước tới nay, được huấn luyện chuyên biệt để duy trì độ chính xác khi phải chạy tác vụ dài nhiều bước.

  • Deep Research (deep-research-preview-04-2026) — tối ưu cho tốc độ, chi phí thấp, phù hợp brief hằng ngày.
  • Deep Research Max (deep-research-max-preview-04-2026) — tối đa độ phủ và chiều sâu, cho due diligence, báo cáo đầu tư, tổng quan lĩnh vực.

Khác biệt lớn nhất so với chat thông thường: một request không trả về một đoạn text, mà mở ra một agentic loop có thể chạy đến 60 phút. Agent tự lập kế hoạch, đặt truy vấn, đọc kết quả, phát hiện lỗ hổng kiến thức, truy vấn lại, rồi mới tổng hợp báo cáo.

Vì sao quan trọng

Research tài liệu là bottleneck kinh điển của analyst, BD, VC, consultant và biotech. Deep Research kết hợp được hai nguồn mà các công cụ tìm kiếm AI trước đây thường tách rời:

  • Web công khai (news, filings, báo chuyên ngành, paper).
  • Dữ liệu riêng của tổ chức — upload PDF/CSV/docs, gắn corpus qua File Search, hoặc gọi tool nội bộ qua MCP server.

Kết quả là một báo cáo có khả năng đối chiếu chiến lược nội bộ với tình hình thị trường công khai, thay vì buộc analyst phải copy-paste qua lại giữa hai bối cảnh.

Thông số kỹ thuật

  • Model nền: Gemini 3.1 Pro — 1M token context, 64K token output, knowledge cutoff tháng 1/2025.
  • Agentic loop tối đa 60 phút mỗi task, duyệt hàng trăm trang.
  • Tool mặc định: Google Search, URL Context, Code Execution.
  • Tool mở rộng: MCP servers (remote tool với header auth), File Search (corpus tài liệu upload).
  • Phải chạy ở chế độ background=True và store=True (long-running, stateful).
  • Output: báo cáo text có citation, bảng dữ liệu, và biểu đồ sinh tự động khi bật visualization="auto".

Ở các benchmark agentic chính, Gemini 3.1 Pro đạt 85.9% BrowseComp (agentic web research), 69.2% MCP Atlas (multi-step tool use) và 33.5% APEX-Agents (long-horizon). Riêng Deep Research còn được Google công bố điểm 46.4% Humanity's Last Exam, 66.1% DeepSearchQA, 59.2% BrowseComp — các eval đo trực tiếp chất lượng báo cáo nhiều bước.

So sánh Deep Research vs Deep Research Max

Thuộc tínhDeep ResearchDeep Research Max
Model IDdeep-research-preview-04-2026deep-research-max-preview-04-2026
Tối ưu choTốc độ, chi phíChiều sâu tối đa
Giá ước tính / task$1 – $3$3 – $7
Use case gợi ýDaily brief, market scanDue diligence, investment memo

So với thế hệ trước (Gemini 3 Pro), 3.1 Pro nhảy từ 31.1% lên 77.1% trên ARC-AGI-2 (trừu tượng) và 56.9% lên 68.5% trên coding agentic terminal — lý do vì sao Deep Research chạy ổn định ở các workflow nhiều bước.

Use cases thực tế

  • Phân tích cạnh tranh: đối chiếu memo chiến lược nội bộ với dữ liệu công khai của đối thủ (funding, sản phẩm, đội ngũ).
  • Due diligence: quét khách hàng/target tiềm năng bằng filings công khai cộng workspace notes.
  • Nghiên cứu tài chính: tổng hợp dữ liệu chuyên biệt (bảng giá, báo cáo quý, mô hình dự phóng) kèm web.
  • Biotech & drug discovery: đọc lướt hàng nghìn paper để rút ra hypothesis.
  • So sánh sản phẩm: đánh giá nhiều model thiết bị theo tính năng, hiệu năng, giá, review.

Giới hạn & giá

  • Preview — chưa GA, có thể thay đổi API.
  • Chưa hỗ trợ structured output (JSON schema cứng).
  • Không có custom Function Calling — muốn tool riêng phải gói vào MCP server.
  • Bắt buộc background mode; client cần poll trạng thái.
  • Pricing ước tính: $1–$3/task (Deep Research), $3–$7/task (Max). Tổng chi phí phụ thuộc độ sâu và token tiêu thụ.

Điều gì tiếp theo

Gemini 3.1 Pro đã phát hành 19/02/2026. Các agent Deep Research / Deep Research Max lộ diện tháng 4/2026 (theo hậu tố preview-04-2026). Roadmap Google nhắc tới việc tích hợp Deep Research vào Google Search, NotebookLM, Google Finance, Gemini App, đồng thời bổ sung structured output và custom function calling trước khi GA. Với analyst và developer, giai đoạn preview này là thời điểm tốt để thử dựng pipeline MCP nội bộ và benchmark chất lượng báo cáo trước đối thủ OpenAI Deep Research và Perplexity.

Nguồn: blog.google, ai.google.dev, deepmind.google, @GoogleDeepMind.