גוגל פיתחה שני סוכני AI המסוגלים לייצר מחקר אוטונומי שלם

גוגל פיתחה שני סוכני מחקר אוטומטיים למפתחים, Deep Research ו-Deep Research Max, שאוספים מידע, מצליבים אותו וכותבים דוחות באופן עצמאי. הכלים בונים על יכולות ג'מיני ומכוונים לארגונים שזקוקים למחקר מהיר ומדויק.

כל סוכן משרת פונקציה אחרת, כאשר בעוד Deep Research מתאים למשימות מהירות בתוך אפליקציות, עם זמן תגובה קצר ועלות נמוכה, Deep Research Max עובד ברקע, משקיע יותר חישובים בחיפושים חוזרים ובדיקות כדי להגיע לתוצאה איכותית יותר. שניהם פועלים על ג'מיני 2.0 פלאש ומגיעים דרך Interactions API שהושק בדצמבר האחרון. בגרסת Max יש יותר סבבי עיבוד, מה שמשפר את העומק אבל מאריך את הזמן.

להרחבה: גוגל משדרגת את ג'מיני: מודל חדש עם יכולות מחקר מתקדמות

פריצת הדרך: חיבור חלק לנתונים פנימיים לצד חיפוש ברשת

התוספת המרכזית היא תמיכה ב-MCP (Model Context Protocol), תקן שמחבר את הסוכנים למקורות מידע חיצוניים כמו מאגרי מסמכים פנימיים או ספקי נתונים. כך אפשר לשלב חיפוש באינטרנט עם שאילתות על נתוני מכירות, דוחות לקוחות או מסמכי רגולציה – הכל דרך קריאת API אחת.

• עובדי דיפמיינד דוחפים להתאגדות: "לחסום שימושים צבאיים במודלי AI"
• גוגל הפכה למשקיעת ענק: ההימור שעשוי להיות שווה מאות מיליארדים
• המלצת המערכת: כל הכותרות 24/7

זה פותר בעיה נפוצה בארגונים, שבה מודלים שונים של AI מצטיינים בחיפוש כללי אבל חסרים גישה למידע פנימי. עד כה נדרשו אינטגרציות מורכבות עם הרשאות ושכבות אבטחה. MCP מפשט את התהליך, אבל עדיין דורש הגדרת גישה ובקרה על איכות הנתונים. גוגל משתפת פעולה עם ספקי שרתים כמו פקטסט כדי להתאים את זה לשוק ההון, שם נתוני שוק ומסמכים פנימיים חיוניים. תכונה זו יכולה לאפשר להפעיל חיפוש רק ברשת, רק בנתונים פרטיים, או לשלב הכל. התמיכה כוללת קבצים מרובי סוגים – PDF, CSV, תמונות, אודיו ווידאו, מה שמתאים למאגרים לא מסודרים.

האם הסוכנים ידעו להתמודד עם מידע לא אמין

השוק צפוף עם כלים דומים ממתחרות, אבל גוגל בולטת בשילוב מנוע החיפוש שלה עם MCP. הזמינות בתשלום דרך API מתמקדת במפתחים וארגונים, לא בצרכנים פרטיים. בסוכנים החדשים של גוגל, החברה מבטיחה כי הם יודעים לייצר תרשימים ואינפוגרפיקות ישירות בפלט, בפורמט HTML או ננו בננה של גוגל, בלי צורך להעביר נתונים למצגת נפרדת. בפיננסים, למשל, זה חוסך זמן בהכנת נספחי השקעה או דוחות הנהלה. יש גם תכנון משותף של תהליך המחקר וסטרימינג של שלבים ביניים, מה שנותן שקיפות ובקרה – חשוב בארגונים מוסדרים.

להרחבה: גוגל משלבת AI בכלי העסקיים: מהפכה בניהול נתונים

בבנצ'מרקים פנימיים, Deep Research Max מגיע ל-93.3% ב-DeepSearchQA, שיפור מ-66.1% בגרסה קודמת, ול-54.6% ב-Humanity's Last Exam מול 46.4%. ג'מיני 2.0 פלאש קיבל 77.1% ב-ARC AGI 2, כמעט כפול מהגרסה הקודמת.

• באייר, חברת התרופות העולמית רוכשת את Perfuse האמריקנית
• הסיבה שבגללה סם אלטמן הוא הבכיר היחידי ב-OpenAI ללא מניות בחברה
• תוכן שיווקי שוק הסקנדרי בישראל: הציבור יכול כעת להשקיע ב-SpaceX של אילון מאסק
• פאלו אלטו תרכוש את חברה כדי לאבטח שימוש בסוכני AI

גוגל מבטיחה התקדמות, אבל במציאות יש אתגרים כמו מידע סותר או שאלות לא ברורות. השאלה היא כמה הסוכן מזהה מידע לא אמין ומתמודד עם חוסר ודאות.

להרחבה: שוק ה-AI מתחמם: גוגל ומייקרוסופט משקיעות מיליארדים

בפיננסים, הכלים מתאימים לבדיקות נאותות, שילוב דיווחים ציבוריים, נתוני שוק ומסמכים פנימיים לדוח אחד עם גרפים. זה יכול לקצר שעות עבודה של אנליסטים. גם בביוטק, מחקר על תרופות משלב ספרות מדעית עם נתונים פנימיים, והכלים מאיצים את שלב האיסוף.

הסיכון הוא בכך שדוח הנראה מקצועי עלול ליצור ביטחון יתר. טעות בגרף או פרשנות שגויה יכולה להשפיע על החלטות השקעה. 

גוגל מציגה את זה כתשתית שתזין מוצרים כמו Google Search ו-Finance, ומכוונת להיות הבסיס למחקר ארגוני. זה חלק ממרוץ רחב יותר על סוכנים אוטונומיים, עם דגש על אינטגרציה ואבטחה, אך בשלב זה ייטב לארגונים לראות בסוכנים הללו ככלי ראשוני בלבד לטיוטות, לא תחליף לחוקרים ומפתחים בשר ודם.