구글이 제미나이 딥 리서치를 업데이트하고, 딥 리서치(Deep Research)와 딥 리서치 맥스(Deep Research Max)라는 2가지 새로운 AI 에이전트를 공개했다. 딥 리서치와 딥 리서치 맥스는 제미나이 3.1 프로가 통합되어 있으며 고도화된 요약 엔진에서 금융·생명과학·시장조사 등 폭넓은 분야 기업 워크플로 기반으로 진화했다.
딥 리서치는 속도와 효율성을 최적화하기 위해 개발된 에이전트로 지난해 12월 출시된 프리뷰 버전 제미나이 딥 리서치를 대체한다. 지연 시간과 비용을 크게 줄이면서 더 높은 품질을 구현할 수 있으며 구글은 이를 낮은 지연 시간이 요구되는 인터랙티브 사용자 인터페이스에 직접 통합된 검색 경험에 최적화된 에이전트라고 설명했다.
딥 리서치 맥스는 최대한의 포괄성과 최고 수준 분석 품질을 달성하기 위해 설계된 에이전트다. 반복적인 추론·검색·최종 보고서 정교화에 적합한 모델로, 비동기 백그라운드 워크플로에 최적화된 엔진.
구글 순다르 피차이(Sundar Pichai) CEO는 속도와 효율성을 원한다면 딥 리서치를 사용하고 최고 수준 컨텍스트 수집과 통합이 필요하다면 딥 리서치 맥스를 사용하라고 밝혔다.
딥 리서치 맥스는 구글이 개발한 AI용 검색·질의응답 벤치마크인 딥서치QA(DeepSearchQA)에서 93.3%, 인간 최고 수준 지식·추론 능력에 AI가 얼마나 근접했는지를 측정하는 벤치마크인 HLE(Humanity’s Last Exam)에서 54.6%, AI의 검색 능력을 평가하는 벤치마크인 브라우즈컴프(BrowseComp)에서 85.9%라는 높은 점수를 기록했다.
딥 리서치는 웹, 임의의 원격 MCP, 파일 업로드, 연결된 파일 스토어 또는 이들의 일부 조합을 검색할 수 있으며 전문가가 일상적으로 사용하는 복잡하고 접근 제한이 있는 데이터 환경을 처리하기 위해 설계된 기능을 제공한다.
예를 들어 MCP를 통해 커스텀 데이터나 전문 데이터 스트림에 안전하고 원활하게 연결할 수 있다. 딥 리서치는 다양한 도구 정의를 지원하며 웹 검색 도구에서부터 각종 전문 데이터 저장소를 탐색할 수 있는 자율형 에이전트로 발전했다.
또 제미나이 API(Gemini API)에서 딥 리서치 첫 기능으로 텍스트 생성 뿐 아니라 HTML 페이지 생성 기능과 나노 바나나(Nano Banana)를 통한 이미지 생성 기능이 통합되어 복잡한 데이터셋을 시각화할 수 있게 됐다.
딥 리서치 맥스는 이전보다 더 낮은 비용과 높은 효율로 포괄적인 보고서, 엄격한 사실 검증, 전문가 수준 분석을 제공할 수 있다. 2025년 12월 출시된 초기 버전 딥 리서치와 비교하면 딥 리서치 맥스는 참조 가능한 정보원이 크게 늘었고 초기 버전에서 놓치기 쉬웠던 중요한 뉘앙스까지 포착할 수 있게 됐다.
구글은 또 딥 리서치가 다양한 정보원을 참조하고 상반된 증거를 신중하게 비교·검토할 수 있도록 개선했다. 그 결과 미국 증권거래위원회(SEC)에 제출되는 문서나 오픈 액세스 기반 동료 심사 학술지 등 신뢰할 수 있는 자료를 바탕으로 정보를 정리하고 복잡한 기술 데이터를 이해관계자가 활용할 수 있는 실용적인 형태로 변환할 수 있게 됐다.
딥 리서치 맥스와 2025년 12월 출시된 초기 딥 리서치 성능을 비교해보면 전문가 평가 점수(Expert Eval Score), 포괄성 및 깊이(Comprehensiveness & Depth), 구성 및 가독성(Structure & Presentation), 지시 이행도(Instruction Following), 근거 및 출처 신뢰성(Grounding & Attribution), 정보 통합 및 충돌 해결(Synthesis & Conflict Resolution), 내부 일관성 및 충실성(Internal Consistency & Faithfulness) 같은 항목에서 내부 일관성 및 충실성을 제외하고는 딥 리서치 맥스가 초기 딥 리서치를 상회한다.
딥 리서치와 딥 리서치 맥스는 제미나이 API 유료 플랜을 통해 퍼블릭 프리뷰 형태로 이용할 수 있다. 두 에이전트는 향후 구글 클라우드를 통해 스타트업과 대기업 고객에게도 제공될 예정이다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.
