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Mit Deep Research und Deep Research Max stellt Google zwei neue KI-Agenten für Recherchen vor, die auf Gemini 3.1 aufbauen, MCP-Unterstützung mitbringen, ihre Ergebnisse auch visualisieren können und in einschlägigen Benchmarks Spitzenplätze belegen.

Google verspricht, dass die Agenten mehr als hoch entwickelte Zusammenfassungs-Engines sind. Stattdessen könnten sie die Grundlage für Geschäftsprozesse im Finanzwesen, in der Marktforschung, in den Biowissenschaften und darüber hinaus bilden. Deep Research ist dabei auf Geschwindigkeit und Effektivität optimiert und eignet sich für die Einbindung in interaktive Benutzeroberflächen. Deep Research Max dagegen empfiehlt sich für besonders gründliche Recherchen in Background-Workflows. Google spricht von “äußerst umfassenden Berichten auf Expertenniveau”.

Deep Research Max schlägt GPT 5.4, Opus 4.6 und seinen Vorgänger in den Benchmarks DeepSearchQA (anspruchsvolle Websuche), Humanity’s Last Exam (Wissen und Schlussfolgern) und BrowseComp (schwer zu findende Fakten). Komplexe Ergebnisse können die Agenten in Form von Diagrammen oder Infografiken visualisieren. Dafür können sie auch Googles bilderzeugende KI Nano Banana nutzen.

Beide Versionen des Agenten können über das Model Context Protocol (MCP) auf externe Datenquellen zugreifen. Google arbeitet dafür auch mit professionellen Datenanbietern in regulierten Branchen wie dem Finanzwesen zusammen, darunter FactSet, S&P Global und PitchBook, um ihre Finanzdatenangebote in von Deep Research unterstützte Arbeitsabläufe zu integrieren.

Schon vor dem Start der Recherche kann der Nutzer einen detaillierten Arbeitsplan des Agenten einsehen und bei Bedarf anpassen. Dabei lässt sich auch festlegen, ob der Agent externe Daten benutzen oder sich nur bei internen Daten bedienen darf. Als Input kommen neben Texten auch multimodale Quellen wie PDFs, CSV-Dateien, Bilder und Audio- oder Videodateien infrage.