De acordo com o anúncio oficial do blog do Google DeepMind, em 21 de abril de 2026 o Google lançará os novos agentes autônomos de pesquisa da próxima geração, Deep Research e Deep Research Max, construídos sobre o Gemini 3.1 Pro, como versão oficial após a versão preview disponibilizada em dezembro de 2025 por meio da Interactions API. As duas variantes já estão disponíveis, agora em public preview, nos planos pagos da Gemini API, e usuários de startups e empresas do Google Cloud irão se conectar em seguida.
As duas variantes têm posicionamentos diferentes: interativo vs. profundidade assíncrona
O Google separa os dois agentes por cenário de uso: o Deep Research enfatiza velocidade e baixa latência, sendo indicado para interfaces de usuário interativas; o Deep Research Max, por sua vez, troca o aumento de computação durante a fase de teste (test-time compute) por maior abrangência, sendo indicado para fluxos de trabalho assíncronos, nos quais o agente pode executar de forma independente tarefas longas por um período prolongado.
O Deep Research Max apresentou um aumento “significativo” em relação à versão de dezembro de 2025 nos benchmarks de recuperação e raciocínio, com referência a mais fontes de informação e capacidade de identificar detalhes que anteriormente foram ignorados.
Suporte a MCP: Google integra pela primeira vez o padrão aberto do ecossistema Claude
Ambos os agentes oferecem suporte ao Model Context Protocol(MCP), permitindo que os usuários conectem suas próprias fontes de dados dedicadas por meio do MCP. O MCP é um padrão aberto lançado pela Anthropic no fim de 2024 e que se expandiu rapidamente no primeiro semestre de 2026; até março de 2026, o número acumulado de instalações já ultrapassou 97 milhões de vezes. O Google adota oficialmente o MCP em agentes do Gemini, simbolizando que a indústria de agentes de IA começa a convergir para um protocolo comum de conexão de ferramentas.
Lista de novos recursos: pesquisa multimodal, gráficos nativos, modo de dados internos
As capacidades-chave da série Deep Research incluem: pesquisa multimodal (suporte a PDF, CSV, imagens, áudio e vídeo como materiais de pesquisa), geração nativa de gráficos e infográficos (formatos HTML e Nano Banana) e planejamento colaborativo com o usuário (pontos de revisão humana antes da execução), além de raciocínio em streaming em tempo real e a possibilidade de desligar o acesso à rede, fazendo com que o agente realize a pesquisa apenas com dados internos da empresa.
Essa opção de “fechar a rede” tem significado claro para cenários de segurança de dados e conformidade em empresas: setores como jurídico, saúde e finanças podem evitar que o agente faça buscas cruzadas de dados internos sensíveis com a rede pública, reduzindo o risco de vazamento de dados e riscos de conformidade.
Cenário competitivo: três líderes de mercado colocam seus agentes de pesquisa em duelo na mesma semana
O Deep Research Max do Google e a grande atualização do Codex da OpenAI na mesma semana “for (almost) everything” (computer use, memória, 90+ plugins), além dos Live Artifacts lançados pela Anthropic no Cowork, formam um confronto positivo. As três principais empresas publicaram produtos claros na mesma semana em “pesquisa autônoma corporativa / agentes de produção”, refletindo que os agentes de IA deixaram de ser apenas tecnologia experimental e passaram para uma disputa de posicionamento comercial.
O gerente de produto do Deep Research Max, Lukas Haas, e o Program Manager Srinivas Tadepalli, na comunicação oficial, afirmaram que o lançamento desses dois agentes marca uma virada na indústria dos agentes de pesquisa em IA: “saindo de resumos apenas na web, indo para a integração de dados internos da empresa, visualização nativa e iteração e refinamento contínuos”.
Esta matéria em que o Google promove o Deep Research Max: suporte a MCP, com acesso a dados privados da empresa, apareceu pela primeira vez em 鏈新聞 ABMedia。
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A OpenAI ainda não anunciou oficialmente o recurso. A rota chatgpt.com/agents/studio/new continua bloqueada pelo Cloudflare, mas recursos de front-end incluindo "builder," "templates-modal," "slack-handle-view," e "skills-modal" foram pré-carregados, correspondendo à funcionalidade mostrada em capturas de tela.
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