Что такое Deep Research агенты и зачем они нужны
В свете недавнего выхода обновления Deep Research для Gemini стоит разобраться, как этот и подобные ему агенты работают.
Очевидно, что речь идёт об автоматизированном исследовании — точнее, о последовательности шагов по поиску, анализу и синтезу труднодоступной информации. Когда для решения задачи требуется пройти множество этапов: найти данные, проверить их достоверность, сравнить источники, выполнить несколько итераций запросов — именно такие процессы Deep Research способен сократить с нескольких часов до пары минут.
Многие AI-лаборатории — OpenAI, Google, IBM — уже имеют свои версии агентов глубокого поиска. Но мы также знаем и открытые реализации. Возьмём хотя бы Open Deep Research от LangChain — проект, который отлично демонстрирует архитектуру такого пайплайна. Как и любой качественный Deep Research-процесс, он включает три ключевые фазы: уточнение цели исследования, сбор информации и формирование итогового отчёта.
На практике это выглядит как мультиагентный сценарий: агент-супервайзер планирует задачи, а агенты-исполнители выполняют конкретные действия — например, вызывают внешние функции, запрашивают данные из баз или анализируют документы.
Основных проблем остаётся две:
— Скорость выполнения — чем больше шагов, тем дольше итоговый ответ;
— Доступ к качественным источникам — без надёжных данных даже самый умный агент выдаст «правдоподобную ерунду».
В этой статье мы хотим объяснить, что такое Deep Research-агенты, как они устроены и зачем они нужны.
immers.cloud — это облачный GPU-сервис, ориентированный на разработчиков, исследователей и команды, работающие с ресурсоёмкими ИИ-проектами. Его основная задача — снизить порог входа в эксперименты с крупными моделями и сложными вычислениями.
Вместо необходимости приобретать и обслуживать дорогостоящее оборудование, пользователи получают доступ к мощным GPU (включая H100, A100, 4090) по модели посекундной тарификации. Это позволяет быстро запускать прототипы, тестировать агентские системы, обучать модели и масштабировать вычисления по мере необходимости — без долгосрочных вложений и привязки к железу.
Скорость, архитектура и доступ к данным: техника за кадром
Скорость выполнения зависит от используемой LLM — именно поэтому для агентных систем сейчас активно разрабатываются модели с высокой пропускной способностью и упором на быстрый, точный reasoning. К таким разработкам относится недавний релиз первой модели нового поколения — Nemotron 3 от NVIDIA. Эта серия LLM была заявлена как вклад компании в развитие открытого агентного ИИ.
Производительность инференса повышена за счёт гибридной архитектуры: трансформер плюс Mamba. Преимущества Mamba в контексте пропускной способности и экономии памяти на KV-кэше хорошо известны — особенно при длинных последовательностях запросов, характерных для многошаговых исследований.
Однако гибридные архитектуры — не единственный путь к усилению агентных возможностей. Например, DeepSeek предлагает выгодную альтернативу благодаря реализации MLA-внимания (Multi-Head Latent Attention), которое обеспечивает высокопроизводительный инференс за счёт значительно меньших по сравнению с полным вниманием затрат на KV-кэш.
Далее возникает другая проблема: одна и та же реализация Deep Research может давать очень разные результаты — в зависимости от доступности и качества данных. Для веб-поиска существуют удобные инструменты, интегрируемые с ИИ-агентами, например Tavily. Однако далеко не все вопросы можно решить простым «погуглив».
Часто требуется доступ к закрытым или частным источникам — внутренним базам знаний, документации, корпоративным API. В таких случаях становится необходимым развёртывание Deep Research в приватном окружении. Мы в immers.cloud работаем с разными подходами к этой задаче: от облачных приватных эндпоинтов до локально или в облаке развёрнутых LLM-серверов.
Всё сводится к одному: как предоставить модели безопасный доступ к данным. Одним из решений может быть использование собственного конфиденциального MCP-сервера, имеющего доступ к закрытым данным и реализующего механизм авторизации для ИИ-агентов, запрашивающих доступ к определённым MCP-ресурсам.
Например, если доступ к LLM есть не только у вас — вы либо не даёте доступ вообще, либо строго его ограничиваете. Можно также реализовать модель согласия: запрашивать разрешение у владельца данных перед каждым обращением — что поддерживается протоколом MCP.
Наконец, необходимо совершенствовать поисковые способности открытых моделей. Крупные компании активно дообучают свои LLM, чтобы повысить эффективность в многошаговых поисковых сценариях — например, Gemini 3 Pro, на котором работает новый агент Deep Research.
Основные задачи, на которые направлена эта подготовка: улучшение качества финального отчёта, минимизация галлюцинаций и обеспечение строгой верификации выводов фактами из достоверных источников. В ходе этих разработок Google представил специализированный бенчмарк — DeepSearchQA.
Этот инструмент может быть полезен не только для закрытых систем, но и для улучшения открытых моделей, решаемых те же задачи. Его преимущество — в качественной ручной сборке примеров, категоризации данных по областям знаний и фокусе не просто на точности ответа, а на его полноте, структурированности и проверяемости.
В итоге становится ясно: Deep Research — это не временный тренд, а устойчивый агентный паттерн с широкой областью применения. Он уже востребован в научных, аналитических и инженерных задачах, где требуется глубокая обработка информации.
Чтобы такие системы работали надёжно и автономно, нужно развитие по трём направлениям:
— Более эффективные и быстрые архитектуры моделей;
— Безопасный доступ к разнообразным источникам данных;
— Методы проверки и валидации результатов.
Именно эти факторы определяют, насколько ИИ-агент сможет заменить или дополнить человека в сложном исследовательском процессе.