Gemini Deep Research Temsilcisi

Gemini Deep Research Temsilcisi, çok adımlı araştırma görevlerini bağımsız olarak planlar, yürütür ve sentezler. Gemini destekli bu araç, karmaşık bilgi ortamlarında gezinerek ayrıntılı ve alıntılı raporlar oluşturur. Yeni özellikler sayesinde, yapay zeka ajanıyla birlikte plan yapabilir, MCP sunucularını kullanarak harici araçlara bağlanabilir, görselleştirmeler (ör. grafikler) ekleyebilir ve belgeleri doğrudan giriş olarak sağlayabilirsiniz.

Araştırma görevleri, tekrara dayalı arama ve okuma işlemlerini içerir ve tamamlanması birkaç dakika sürebilir. Aracıyı eşzamansız olarak çalıştırmak ve sonuçları yoklamak ya da güncellemeleri yayınlamak için arka planda yürütmeyi (background=true olarak ayarlayın) kullanmanız gerekir. Daha fazla bilgi için Uzun süren görevleri işleme başlıklı makaleyi inceleyin.

Aşağıdaki örnekte, arka planda araştırma görevi başlatma ve sonuçları yoklama işlemi gösterilmektedir.

Python

import time
from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    input="Research the history of Google TPUs.",
    agent="deep-research-preview-04-2026",
    background=True,
)

print(f"Research started: {interaction.id}")

while True:
    interaction = client.interactions.get(interaction.id)
    if interaction.status == "completed":
        print(interaction.steps[-1].content[0].text)
        break
    elif interaction.status == "failed":
        print(f"Research failed: {interaction.error}")
        break
    time.sleep(10)

JavaScript

import { GoogleGenAI } from '@google/genai';

const client = new GoogleGenAI({});

const interaction = await client.interactions.create({
    input: 'Research the history of Google TPUs.',
    agent: 'deep-research-preview-04-2026',
    background: true
});

console.log(`Research started: ${interaction.id}`);

while (true) {
    const result = await client.interactions.get(interaction.id);
    if (result.status === 'completed') {
        console.log(result.steps.at(-1).content[0].text);
        break;
    } else if (result.status === 'failed') {
        console.log(`Research failed: ${result.error}`);
        break;
    }
    await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 10000));
}

REST

# 1. Start the research task
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-d '{
    "input": "Research the history of Google TPUs.",
    "agent": "deep-research-preview-04-2026",
    "background": true
}'

# 2. Poll for results (Replace INTERACTION_ID)
# curl -X GET "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions/INTERACTION_ID" \
# -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY"

Desteklenen sürümler

Deep Research aracısı iki sürümde sunulur:

  • Deep Research (deep-research-preview-04-2026): Hız ve verimlilik için tasarlanmıştır. İstemci kullanıcı arayüzüne geri aktarılmak için idealdir.
  • Deep Research Max (deep-research-max-preview-04-2026): Otomatik bağlam toplama ve sentezleme için maksimum kapsamlılık.

Ortak planlama

Ortak planlama, araştırmayı yürütmeden önce araştırma planını inceleyip iyileştirmenize olanak tanıyarak temsilci çalışmaya başlamadan önce araştırma yönünü kontrol etmenizi sağlar. Etkinleştirildiğinde, ajan hemen yürütmek yerine önerilen bir araştırma planı döndürür. Ardından, çok turlu etkileşimler aracılığıyla planı inceleyebilir, değiştirebilir veya onaylayabilirsiniz.

1. adım: Plan isteğinde bulunun

İlk etkileşimde collaborative_planning=True değerini ayarlayın. Ajan, tam rapor yerine araştırma planı döndürüyor.

Python

from google import genai

client = genai.Client()

# First interaction: request a research plan
plan_interaction = client.interactions.create(
    agent="deep-research-preview-04-2026",
    input="Do some research on Google TPUs.",
    agent_config={
        "type": "deep-research",
        "thinking_summaries": "auto",
        "collaborative_planning": True,
    },
    background=True,
)

# Wait for and retrieve the plan
while (result := client.interactions.get(id=plan_interaction.id)).status != "completed":
    time.sleep(5)
print(result.steps[-1].content[0].text)

JavaScript

const planInteraction = await client.interactions.create({
    agent: 'deep-research-preview-04-2026',
    input: 'Do some research on Google TPUs.',
    agent_config: {
        type: 'deep-research',
        thinking_summaries: 'auto',
        collaborative_planning: true
    },
    background: true
});

let result;
while ((result = await client.interactions.get(planInteraction.id)).status !== 'completed') {
    await new Promise(r => setTimeout(r, 5000));
}
console.log(result.steps.at(-1).content[0].text);

REST

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-d '{
    "agent": "deep-research-preview-04-2026",
    "input": "Do some research on Google TPUs.",
    "agent_config": {
        "type": "deep-research",
        "thinking_summaries": "auto",
        "collaborative_planning": true
    },
    "background": true
}'

2. adım: Planı iyileştirin (isteğe bağlı)

Sohbete devam etmek ve planı yinelemek için previous_interaction_id aboneliğini kullanın. Planlama modunda kalmak için collaborative_planning=True tuşunu basılı tutun.

Python

# Second interaction: refine the plan
refined_plan = client.interactions.create(
    agent="deep-research-preview-04-2026",
    input="Focus more on the differences between Google TPUs and competitor hardware, and less on the history.",
    agent_config={
        "type": "deep-research",
        "thinking_summaries": "auto",
        "collaborative_planning": True,
    },
    previous_interaction_id=plan_interaction.id,
    background=True,
)

while (result := client.interactions.get(id=refined_plan.id)).status != "completed":
    time.sleep(5)
print(result.steps[-1].content[0].text)

JavaScript

const refinedPlan = await client.interactions.