Google 升级 Gemini Deep Research Max：整合 MCP 可连接企业内部数据库、原生图表，实现分析师尽职调查

谷歌宣布 Gemini Deep Research 重大升级，推出 Deep Research 与 Deep Research Max 两款新 Agent，整合最新 Gemini 3.1 Pro 模型，并通过 MCP 协议接入 FactSet、S&P Global、PitchBook 等金融资料平台或企业内部资料。
（前情提要：OpenAI 解锁 Deep Research：付费用户每月可查询 10 次、微软发布多模态 AI 代理 Magma）
（背景补充：OpenAI 推出“ChatGPT Agent”！融合 Operator 与 Deep Research：抢票、叫外送、写简报全胜任）

本文目录

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• Max 是什么：用更长时间思考，换来更深的答案
• MCP 支持：从搜网络进化到“搜任何数据库”
• 三大功能突破：图表、协作规划、即时串流
• AI Agent 跨越“搜索助手”门槛

谷歌在昨（21）晚宣布 Gemini Deep Research 重大升级，同时推出两款 Agent：Deep Research（速度优先）与 Deep Research Max（品质优先），全面整合 Gemini 3.1 Pro，并首次通过 Gemini API 付费方案进入大众测试。

Max 是什么：用更长时间思考，换来更深的答案

Deep Research Max 的核心差异在于“扩展测试时间计算”。Agent 不是跑一遍就交稿，而是反复推理、搜索、修正，像一个不眠不休的研究助理，直到它认为报告质量达标才输出。

谷歌官方表示，Max 在业界标准的提取与推理能力出现“跨越式”跃进，相较去年 12 月的预览版，咨询的来源数量大幅增加，能抓到旧版忽略的关键差异，并在权衡冲突证据时主动引用 SEC 申报档案、同行评审期刊等权威来源。

用户可以在夜间排程运行一次，早上分析师团队到办公室，完整的尽调报告已在收件箱等待。速度不是重点，深度才是。

相较之下，标准版 Deep Research 聚焦延迟与成本的大幅下降，取代 12 月预览版成为互动场景的默认选项（当用户需要即时问答，不需要 Max 那种耗时的深度挖掘。）

MCP 支持：从搜网络进化到“搜任何数据库”

Deep Research 今次升级也对 MCP（Model Context Protocol）提供原生支持。过去 Agent 只能抓公开网络信息，现在通过 MCP，它可以无缝连接企业自定义资料来源与专业资料流。

实际意义是：财务部门可以把内部 ERP 系统、市场资料供应商的私有 API 通过 MCP 服务器接入，Deep Research 就能在同一研究流程中，同时查公开网络、查 Bloomberg 终端资料、查自家数据库，三线并行而无需人工切换工具。

谷歌还宣布与 FactSet、S&P Global、PitchBook 合作，三家机构共同设计 MCP 服务器，让客户直接将这些平台的财务与市场资料整合进 Deep Research 工作流。对于投行、私募、研调机构而言，这座桥接的意义不言而喻。

工具组合上，用户可同时启用 Google Search、远端 MCP、URL Context、Code Execution、File Search；也可完全关闭网络，让 Agent 只在自定义数据库内运作，这点对有资料外泄疑虑的企业客户尤为关键。

三大功能突破：图表、协作规划、即时串流

第一是原生图表与信息图。这是 Gemini API 上的首次，Deep Research 不再只输出文字，可以直接生成 HTML 图表或 Nano Banana infographic，让研究报告从纯文字升级为视觉化的分析文件。

第二是协作规划。Agent 在执行研究前，会先生成一份研究计划，用户可以检视、引导、修改这份计划再让 Agent 执行。这让调查范围的控制更加细致，不再是“丢一个问题、等一份报告”的黑盒子，而是人机共同定义研究框架。

第三是即时串流。系统追踪 Agent 的中间推理步骤，live thought summary 让用户在等待过程中就能看到 Agent 正在做什么，文字与影像边生成边回传，大幅降低长时间等待的不确定感。

多模态 grounding 方面，Deep Research 现在可以接受 PDF、CSV、图片、音频、影片作为输入，跨格式的数据整合不再需要人工预处理。

AI Agent 跨越“搜索助手”门槛

Deep Research Max 的出现，某种程度标志着 AI Agent 在企业研究工作流中进入新的成熟阶段。过去我们谈 AI 辅助研究，多半停留在“帮我摘要这份档案”或“帮我搜几篇文章”的层次，本质上是自动化的搜索助手。

但当 Agent 能够反复推理、自主权衡冲突证据、引用 SEC 申报档案，并通过 MCP 打通私有财务资料库，它做的事情已经更接近一个初级分析师在做的尽职调查工作。

当然，“接近”不等于“取代”。如何验证 Agent 的推理逻辑、如何管理它对私有资料的存取权限、如何在监管环境下使用 AI 生成的研究结论，这些问题企业还在摸索。但谷歌今天给出的信号很清楚：技术上，这条路已经通了。

Deep Research 与 Deep Research Max 现已通过 Gemini API 付费方案进入公开预览，Google Cloud 版本即将跟进。完整公告请详见 Google Blog 官方说明。