밤사이 조용히 수십 개의 자료를 뒤지고, 아침에 팀 메일함에 완성된 실사 보고서가 도착해 있다면 어떨까요? 구글이 그 시나리오를 API로 내놨습니다.

구글이 Gemini 3.1 Pro 기반의 자율 리서치 에이전트 두 가지, Deep Research와 Deep Research Max를 Gemini API를 통해 공개했습니다. 웹 검색을 넘어 기업 내부의 독점 데이터까지 자율 탐색하고, API 한 번 호출로 완전히 출처가 달린 분석 보고서를 생성하는 에이전트입니다.

출처: Introducing Deep Research and Deep Research Max – Google Blog

두 버전, 다른 목적

두 에이전트는 같은 기반 위에서 서로 다른 상황을 겨냥합니다.

Deep Research는 속도와 비용 효율에 최적화된 버전입니다. 지난 12월 미리보기로 공개된 버전을 대체하며, 더 낮은 레이턴시와 비용으로 더 높은 품질을 제공합니다. 사용자와 실시간으로 상호작용하는 인터페이스, 예를 들어 채팅 서비스에 리서치 기능을 붙이는 경우에 적합합니다.

Deep Research Max는 깊이와 완성도를 최우선으로 합니다. 확장된 테스트 타임 컴퓨팅을 사용해 추론·검색·정제 작업을 반복적으로 수행합니다. 밤새 실행해 아침에 애널리스트 팀의 메일함에 상세 실사 보고서를 떨어뜨리는 비동기 배치 작업이 대표적인 활용 시나리오입니다.

MCP 지원이 바꾸는 것

이번 업데이트의 가장 큰 변화는 Model Context Protocol(MCP) 지원입니다. 이전까지 Deep Research는 사실상 웹 검색 에이전트였습니다. 이제는 MCP를 통해 기업이 자체적으로 보유한 데이터 소스, 가령 금융 데이터 피드나 시장 조사 데이터베이스에 직접 연결할 수 있습니다.

구글은 이미 FactSet, S&P Global, PitchBook과 협업해 해당 기관의 MCP 서버와 Deep Research를 연동하는 작업을 진행 중입니다. 에이전트가 임의의 도구 정의를 받아들이는 구조이기 때문에, 웹 검색 도구 하나로 작동하던 시스템이 전문 데이터 저장소를 탐색하는 자율 에이전트로 확장됩니다.

웹 접근을 완전히 끄고 기업 내부 데이터만 대상으로 리서치를 제한하는 것도 가능합니다.

그 외 새로 추가된 기능들

MCP 외에도 여러 기능이 함께 추가됐습니다.

1. 네이티브 차트·인포그래픽 생성: 텍스트 보고서 안에 HTML 또는 Nano Banana 형식으로 시각화 자료를 직접 삽입합니다.
2. 협력적 계획 수립(Collaborative Planning): 에이전트가 리서치 계획을 먼저 제시하고, 사용자가 범위를 검토·조정한 뒤 실행을 시작합니다.
3. 멀티모달 입력: PDF, CSV, 이미지, 오디오, 영상을 컨텍스트로 제공할 수 있습니다.
4. 실시간 스트리밍: 에이전트의 중간 추론 단계와 결과물이 생성되는 즉시 전달됩니다.

소비자 제품과 같은 인프라

구글은 이 에이전트가 Gemini 앱, NotebookLM, Google Search, Google Finance의 리서치 기능을 이미 구동하고 있는 것과 동일한 인프라 위에서 실행된다고 밝혔습니다. 소비자 서비스를 통해 이미 검증된 시스템을 API로 개방했다는 의미입니다.

Deep Research와 Deep Research Max는 현재 Gemini API 유료 티어를 통해 공개 미리보기로 이용 가능하며, 곧 Google Cloud를 통해 기업 고객에게도 제공될 예정입니다.

참고자료:

• Google launches Deep Research and Deep Research Max agents – The Decoder