Google ra mắt Deep Research và Deep Research Max: Tác nhân AI mới có thể truy cập dữ liệu riêng tư và tạo biểu đồ tự động

Google vừa công bố bản nâng cấp quan trọng nhất cho khả năng của tác nhân nghiên cứu tự động (autonomous research agent) kể từ khi ra mắt, với việc giới thiệu hai tác nhân mới là Deep Research và Deep Research Max. Được xây dựng trên mô hình Gemini 3.1 Pro, hai tác nhân này lần đầu tiên cho phép các nhà phát triển kết hợp dữ liệu từ web mở với thông tin độc quyền của doanh nghiệp chỉ thông qua một lệnh API duy nhất.

Bản cập nhật này đánh dấu một điểm ngoặt trong cuộc đua gay gắt để xây dựng các hệ thống AI có khả năng tự chủ thực hiện các nghiên cứu đa nguồn sâu rộng vốn tốn nhiều giờ hoặc ngày làm việc của con người. Nó cũng đại diện cho tham vọng rõ ràng nhất của Google trong việc định vị cơ sở hạ tầng AI của mình làm xương sống cho quy trình nghiên cứu doanh nghiệp trong các lĩnh vực như tài chính, khoa học đời sống và tình báo thị trường.

"Chúng tôi đang tung ra hai bản cập nhật mạnh mẽ cho Deep Research trong Gemini API, nay với chất lượng tốt hơn, hỗ trợ MCP và tạo biểu đồ/infographic tích hợp sẵn," CEO Google Sundar Pichai viết trên X. "Hãy sử dụng Deep Research khi bạn muốn tốc độ và hiệu quả, và sử dụng Max khi bạn muốn chất lượng tổng hợp bối cảnh cao nhất bằng cách sử dụng tính toán mở rộng trong thời gian kiểm tra."

Cả hai tác nhân đều có sẵn từ hôm nay trong bản xem trước công khai thông qua các cấp trả phí của Gemini API.

Tại sao Google xây dựng hai tác nhân nghiên cứu thay vì một?

Sự ra mắt này giới thiệu một kiến trúc phân tầng phản ánh sự cân bằng cơ bản trong thiết kế tác nhân AI: sự đánh đổi giữa tốc độ và sự kỹ lưỡng.

Deep Research, cấp tiêu chuẩn, thay thế tác nhân bản xem trước mà Google phát hành vào tháng 12 và được tối ưu hóa cho các trường hợp sử dụng tương tác có độ trễ thấp. Nó mang lại độ trễ và chi phí thấp hơn đáng kể so với phiên bản tiền nhiệm ở mức chất lượng cao hơn. Google định vị nó là lý tưởng cho các ứng dụng mà nhà phát triển muốn nhúng khả năng nghiên cứu trực tiếp vào giao diện người dùng — ví dụ như một bảng điều khiển tài chính có thể trả lời các câu hỏi phân tích phức tạp gần như theo thời gian thực.

Ngược lại, Deep Research Max nằm ở đầu kia của phổ hiệu năng. Nó tận dụng "tính toán mở rộng trong thời gian kiểm tra" — một kỹ thuật mà mô hình dành thêm chu kỳ tính toán để suy luận lặp đi lặp lại, tìm kiếm và tinh chỉnh đầu ra trước khi đưa ra báo cáo cuối cùng. Google thiết kế nó cho các quy trình làm việc không đồng bộ chạy trong nền: loại nhiệm vụ mà một nhóm phân tích khởi chạy một loạt báo cáo thẩm định trước khi rời văn phòng và mong đợi các phân tích đầy đủ, có nguồn gốc rõ ràng chờ họ vào sáng hôm sau.

Hỗ trợ MCP cho phép truy cập dữ liệu doanh nghiệp riêng tư

Có lẽ tính năng quan trọng nhất trong bản phát hành hôm nay là việc thêm hỗ trợ cho Model Context Protocol (MCP), biến Deep Research từ một công cụ nghiên cứu web tinh vi thành thứ giống như một nhà phân tích dữ liệu phổ quát hơn.

MCP, một tiêu chuẩn mở mới nổi để kết nối các mô hình AI với nguồn dữ liệu bên ngoài, cho phép Deep Research truy vấn an toàn vào cơ sở dữ liệu riêng tư, kho tài liệu nội bộ và các dịch vụ dữ liệu bên thứ ba chuyên biệt — tất cả mà không yêu cầu thông tin nhạy cảm phải rời khỏi môi trường nguồn. Về mặt thực tế, điều này có nghĩa là một quỹ phòng hộ có thể hướng Deep Research vào cơ sở dữ liệu luồng giao dịch nội bộ của mình và một thiết bị đầu cuối dữ liệu tài chính cùng lúc, sau đó yêu cầu tác nhân tổng hợp thông tin chi tiết từ cả hai nguồn cùng với thông tin công khai từ web.

Google tiết lộ rằng họ đang tích cực hợp tác với FactSet, S&P và PitchBook về thiết kế máy chủ MCP của họ, một tín hiệu cho thấy công ty đang theo đuổi tích hợp sâu với các nhà cung cấp dữ liệu mà Phố Wall và ngành dịch vụ tài chính rộng lớn hơn đang dựa vào hàng ngày.

Tạo biểu đồ và infographics tích hợp sẵn

Tính năng nổi bật thứ hai — tạo biểu đồ và infographics tích hợp sẵn — có vẻ mang tính gia tăng, nhưng nó giải quyết một hạn chế thực tế đã kìm hãm sự hữu ích của các đầu ra nghiên cứu do AI tạo ra trong môi trường chuyên nghiệp.

Các phiên bản trước của Deep Research chỉ tạo ra báo cáo dạng văn bản. Người dùng cần hình ảnh trực quan phải xuất dữ liệu và tự xây dựng biểu đồ, một điểm ma sát làm giảm hứa hẹn của tự động hóa đầu cuối. Các tác nhân mới tạo ra biểu đồ và infographics chất lượng cao ngay trong báo cáo của chúng, được hiển thị dưới dạng HTML hoặc định dạng Nano Banana của Google, trực quan hóa các tập dữ liệu phức tạp như một phần của câu chuyện phân tích.

"Tác nhân tạo biểu đồ HTML và infographics tích hợp trong báo cáo. Không phải ảnh chụp màn hình. Không phải gợi ý 'hãy trực quan hóa dữ liệu này'. Các biểu đồ được hiển thị thực sự nằm bên trong đầu ra markdown," Shruti Mishra, một bình luận viên AI, nhận xét trên X.

Sự tiến hóa từ tính năng người dùng sang hạ tầng doanh nghiệp

Bản phát hành hôm nay kết tinh một câu chuyện chiến lược mà Google đã xây dựng trong nhiều tháng: Deep Research không chỉ là một tính năng người dùng mà là một phần hạ tầng cung cấp năng lượng cho nhiều sản phẩm của Google và hiện được cung cấp cho các nhà phát triển bên ngoài như một nền tảng.

Bài đăng trên blog lưu ý rõ rằng khi các nhà phát triển xây dựng với tác nhân Deep Research, họ tiếp cận "cùng hạ tầng nghiên cứu tự động cung cấp năng lực nghiên cứu trong một số sản phẩm phổ biến nhất của Google như Gemini App, NotebookLM, Google Search và Google Finance".

Mô hình cơ bản thúc đẩy các cải tiến hôm nay là Gemini 3.1 Pro, được Google phát hành vào ngày 19 tháng 2 năm 2026. Mô hình này đại diện cho một bước nhảy vọt lớn trong suy luận cốt lõi: trên điểm chuẩn ARC-AGI-2, 3.1 Pro đạt 77,1% — gấp đôi hiệu suất của Gemini 3 Pro. Deep Research Max kế thừa nền tảng suy luận này và xếp chồng các hành vi nghiên cứu tự động lên trên, đạt 93,3% trên DeepSearchQA (tăng từ 66,1% vào tháng 12) và 54,6% trên Humanity's Last Exam (tăng từ 46,4%).

Đối thủ và tương lai của công việc tri thức

Google không hoạt động trong môi trường chân không. Sự ra mắt diễn ra trong bối cảnh cạnh tranh gay gắt trong không gian tác nhân nghiên cứu tự động. OpenAI đã phát triển các khả năng tác nhân của riêng mình trong ChatGPT dưới tên mã Hermes, và Perplexity đã xây dựng doanh nghiệp của mình xung quanh nghiên cứu powered by AI.

Điều làm nên sự khác biệt trong cách tiếp cận của Google là sự kết hợp giữa hạ tầng tìm kiếm của họ — mang lại cho Deep Research quyền truy cập vào chỉ mục thông tin web rộng lớn và cập nhật nhất — với khả năng kết nối nguồn dữ liệu doanh nghiệp dựa trên MCP.

Các tác nhân Deep Research và Deep Research Max hiện đã có sẵn trong bản xem trước công khai thông qua các cấp trả phí của Gemini API. Mười tám tháng trước, Deep Research là một tính năng giúp sinh viên tránh bị chìm trong các tab trình duyệt. Ngày nay, Google đang đặt cược rằng nó có thể thay thế ca làm việc đầu tiên tại một ngân hàng đầu tư.