(谷歌)真急了，深夜更新DeepResearch智【能体】，支持MCP、原<生图>表,V8成品人我的街速追逐：街头极速追逐体验

文 | 字母 AI

谷歌真是急了。

前脚刚传来消息，称谷歌联合创始人谢尔盖 · 布林重启 " 创始人模式 "，亲自督战并组建精英 " 突击队 "，全力提升 Gemini 在 AI 编程和自主智能体等关键能力上追赶 Anthropic 等对手。

后脚谷歌就深夜宣布重大更新，推出了两款基于 Gemini 3.1 Pro 模型构建的新一代自主研究智能体：Deep Research 和 Deep Research Max。

不仅在模型底层加强推理能力，还大力推动自主研究智能体向企业级、开发者平台方向演进，通过 API 开放、支持私有数据、后台异步任务等方式，试图在 "AI 研究 / 分析工具 " 这个高价值场景中抢占先机，应对来自 OpenAI（Hermes）、Perplexity 等对手的竞争。

这两款智能体首次允许开发者通过单次 API 调用，将开放网络数据与企业专有信息进行融合，并在研究报告中原生生成图表和信息图，同时还可通过 Model Context Protocol（MCP）连接任意第三方数据源。

两款智能体即日起通过 Gemini API 的付费套餐以公开预览版形式开放，可通过谷歌于 2025 年 12 月首次推出的 Interactions API 进行访问。

没错，这些新代理目前只能通过 API 使用，普通用户在 Gemini 的 App 里是享受不到的，就算付费订阅了也不行。看到更新的消息却发现自己用不到，有用户幽怨表示：" 谷歌不知何故，持续惩罚着我们这些 Gemini App 的 Pro 订阅用户…… "

谷歌首席执行官桑达尔 · 皮查伊（Sundar Pichai）也亲自下场在 X 上吆喝：" 当你需要速度和效率时，请使用 Deep Research；当你追求最高质量的上下文收集与综合时，请使用 Max 版本——它通过扩展测试时计算，达到了 DeepSearchQA 93.3% 和 HLE 54.6% 的成绩。"

18 个月前，谷歌 Deep Research 的目标还是要帮助研究生避免被海量浏览器标签页淹没。如今，谷歌却希望它能够取代投资银行初级分析师的基础研究工作。

这两个目标之间的差距——以及这项技术能否真正弥合这一差距——将决定自主研究代理究竟会成为企业软件领域的变革性产品，还是仅仅成为又一个在基准测试中光鲜亮丽却在会议上令人失望的人工智能演示。

两种版本，适配不同工作负载

标准版 Deep Research 有更低的延迟和更低的成本，适合拼速度的场景。

Deep Research Max 则优先考虑深度而非速度。该智能体通过扩展测试时计算（extended test-time compute），进行深入推理、搜索和迭代，最终生成报告。

谷歌指出，异步后台工作流是其理想使用场景，例如通过定时任务（cron job）在夜间运行，第二天早上就能为分析师团队交付一份完整的尽职调查报告。

在谷歌自己的基准测试中，Deep Research Max 在检索和推理任务上取得了显著进步。该智能体能够从比之前版本更多的来源中获取信息，并捕捉到旧模型容易忽略的细微差别。

谷歌也给出了与竞对的横比。

不过，与 OpenAI 的 GPT-5.4 和 Anthropic 的 Opus 4.6 进行比较并不完全公平。GPT-5.4 在自主网络搜索方面表现优秀，但并未针对深度研究进行专门优化。为此，OpenAI 提供了自己的 DR 智能体，该智能体在 2 月更新后切换到了 GPT-5.2，而非 GPT-5.4。OpenAI 最强的搜索模型实际上是 GPT-5.4 Pro，但谷歌显然未将其纳入对比范围。

根据 OpenAI 的数据，GPT-5.4 Pro 在智能体搜索基准测试 BrowseComp 上的得分最高可达 89.3%，而 GPT-5.4 的得分为 82.7%。

基于 Anthropic 自己的报告，Opus 4.6 在 BrowseComp 上的得分高于谷歌所展示的数值，具体为 84%。该得分是在关闭推理功能的情况下取得的，模型的表现反而优于谷歌在 API 基准测试中所使用的高强度推理设置。

这些差距很可能源于测试方法的不同——模型是通过原始 API 进行评估，还是被封装在各实验室自己的工具链中。谷歌的数据未必错误，但值得谨慎解读。无论如何，其呈现方式缺乏足够的透明度。

MCP 支持

本次发布中最具影响力的功能，或许是新增了对 Model Context Protocol（MCP）的支持。这一功能将 Deep Research 从一个强大的网络研究工具，转变为更接近 " 通用数据分析师 " 的存在。

MCP 是一种新兴的开放标准，用于将 AI 模型连接到外部数据源。它让Deep Research 能够安全地查询私有数据库、内部文档库以及专业的第三方数据服务——整个过程中，敏感信息无需离开其原始环境。

实际应用中，这意味着一家对冲基金可以同时将 Deep Research 指向其内部交易流数据库和金融数据终端，然后要求智能体将两者与来自网络的公开信息相结合，综合生成洞见。

谷歌透露，目前正与 FactSet、标普（S&P）和 PitchBook 等公司积极合作，共同设计其 MCP 服务端，这清晰地表明谷歌正在寻求与华尔街及更广泛金融服务行业日常依赖的数据提供商进行深度整合。

根据谷歌 DeepMind 产品经理 Lukas Haas 和 Srinivas Tadepalli 撰写的博客文章，其目标是 " 让共同客户能够将金融数据产品集成到由 Deep Research 驱动的工作流中，并通过利用其海量数据宇宙，以闪电般的速度收集上下文，从而实现生产力的飞跃。"

这一功能直接解决了企业采用 AI 时最顽固的痛点之一：模型在开放互联网上能找到的信息，与组织实际决策所需的信息之间存在巨大差距。此前，弥合这一差距需要大量定制化工程工作。

而 MCP 支持结合 Deep Research 的自主浏览和推理能力，将大部分复杂性简化为一次配置即可完成。开发者现在可以让 Deep Research 同时使用谷歌搜索、远程 MCP 服务端、URL Context、代码执行和文件搜索——或者完全关闭网络访问，仅在自定义数据上进行搜索。

系统还支持多模态输入，包括 PDF、CSV、图像、音频和视频，作为 grounding（grounding 上下文）使用。

原生图表

第二个重磅功能是原生图表和信息图生成。

之前的 Deep Research 版本只能生成纯文本报告。如果用户需要可视化，就必须将数据导出并自行制作图表。这个短板大大削弱了 " 端到端自动化 " 的定位。

现在，新一代智能体能够在报告中原生内嵌高质量图表和信息图，以 HTML 或谷歌的 Nano Banana 格式动态渲染复杂数据集，使其直接成为分析叙事的一部分。

对于企业用户——尤其是金融和咨询行业中需要产出可直接交付给利益相关者的成果的用户而言——这一功能将 Deep Research 从一个 " 加速研究阶段 " 的工具，转变为能够生成接近最终分析产品的工具。

此外，结合新增的协作式规划功能（允许用户在执行前审查、指导和优化智能体的研究计划），以及实时流式输出中间推理步骤，新系统让开发者能够对调查范围进行细粒度控制，同时保持监管行业所要求的高度透明度。

Deep Research 正在变成谷歌提供给企业的 " 基础设施 " 的一部分

谷歌的官方博客文章明确指出，当开发者使用 Deep Research 智能体进行构建时，他们所调用的是 " 为谷歌旗下多款热门产品（如 Gemini App、NotebookLM、Google Search 和 Google Finance）提供研究能力的同一套自主研究基础设施 "。这表明，通过 API 提供的智能体并非谷歌内部版本的简化版，而是同一套系统，以平台规模对外提供服务。

这一演进过程进展极为迅速。

谷歌于 2024 年 12 月首次在 Gemini App 中推出 Deep Research，作为 C 端功能，当时由 Gemini 1.5 Pro 驱动。谷歌将其描述为个人 AI 研究助手，能够在几分钟内综合网络信息，帮助用户节省数小时工作时间。

2025 年 3 月，谷歌使用 Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental 对 Deep Research 进行了升级，并向所有人开放试用。随后升级至 Gemini 2.5 Pro Experimental，谷歌报告称，评测者对它的报告偏好度超过竞争对手的 2 比 1。

2025 年 12 月是重要的转折点，谷歌推出了 Interactions API，首次以编程方式提供 Deep Research，由 Gemini 3 Pro 驱动，并同步发布了开源的 DeepSearchQA 基准测试。

驱动本次改进的底层模型是 Gemini 3.1 Pro，该模型于 2026 年 2 月 19 日发布。它在核心推理能力上实现了重大飞跃：在评估模型解决新型逻辑模式的 ARC-AGI-2 基准测试中，3.1 Pro 的得分达到 77.1%，是 Gemini 3 Pro 的两倍多。

“街速追逐”到底追的是什么：节奏比极速更重要

很多人第一次进来会把它当成纯竞速，但“追逐”天然带着对抗和压力：你要么追上目标，要么甩开追击。城市道路信息密、路况变化快，直线并不多，胜负往往就取决于几个关键瞬间——一个路口是抢内线还是外切，是赌黄灯还是提前减速，是贴着护栏蹭过去还是给自己留出纠错空间。

常见的两类体验差异也很明显：

• 追击向：更依赖预判与“封路”思维，直追不如“截”。你要看对方可能会走哪条主干道，提前卡出口，或在弯前切入压住线路。
• 逃逸向：更依赖路线规划与减压操作。盲目钻小巷未必甩得掉人，反而可能因为连续急弯把速度打掉，让追击者更容易贴上来。

如果你总觉得“怎么老追不上/甩不掉”，多半不是车不够快，而是节奏没建立：该稳的时候硬刚、该赌的时候犹豫，都会把追逐变成没意义的拉扯。

车辆手感与配置：选对比选贵更关键

在“V8成品人我的街速追逐：街头极速追逐体验”里，车辆差异通常体现在三个维度：起步与中段加速、转向响应、制动与稳定性。追逐场景中，最高速很多时候用不上，反而是中低速的反复拉扯最频繁。

不少人会以为“马力越大越稳”，但高输出其实更考验油门控制：出弯一脚踩深了，车尾轻飘、抓地丢失，追逐节奏很容易当场断掉。相反，油门更线性、姿态更可控的车，更适合新手先把手感建立起来，把注意力留给路线和车流判断。

更贴近实际的选择逻辑大致是这样：

需求倾向	更看重的性能点	常见体感结果
追击（需要快速贴近）	中段加速、制动距离、转向响应	更容易在一个弯后把差距吃回来
逃逸（需要持续拉开）	稳定性、出弯牵引、连续变向	不容易因为一次失误把优势丢光
新手适应	线性油门、容错、可控漂移幅度	压力小，失误可救，节奏更快建立

轮胎和悬挂也别忽视：很多“突然变难开”的问题，本质是抓地和车身姿态不匹配。追逐里最可怕的不是慢，而是车的反应变得“不可预期”。

地图与路况：你以为在拼车，其实在拼路

街速追逐的难点经常藏在路上：高峰车流、窄桥、连续施工路段、视野差的 T 字路口……这些比对手更容易制造事故。想稳定提升，建议先把地图按区域拆开理解：

1）主干道长直线：适合拉起速度、增加观察距离，但也最容易被对方预判。追击时能用来持续压迫，逃逸时别恋战，更多是转线前的“加速段”。

2）中速弯密集区：最能拉开水平差距。真正会开的人不靠漂得多漂亮，而是把每个弯的出弯速度抬高，让轮胎不过热、车身不乱摆。

3）小巷与立交交织区：看着容易甩人，实际特别吃熟悉度。常见误区是“见缝就钻”，结果撞障碍、吃减速、路线断裂。

如果你在同一张图里反复失误，优先调整的通常不是“更激进”，而是把危险点当作固定节点来记：哪些路口必须提前收油，哪些护栏边缘可以贴，哪些车流密集段宁愿走外线。这种“路线记忆”会让追逐从混乱变得可控。

操作与心态：三个最常见的坑

第一坑：只盯速度不盯车身。追逐里速度表好看没用，车头指向和车尾稳定才决定你能不能把速度带出弯。遇到连续变向，宁可少一点油门，也要先把车摆正再加速。

第二坑：把漂移当成必选项。很多街头场景里，漂移会放大损失：轮胎打滑意味着加速被吃掉、路线被拉宽、碰撞概率上升。除非你明确需要用漂移快速调整车头，否则更推荐“轻微滑移 + 稳定出弯”。

第三坑：追击时贴太近，逃逸时走太直。贴得太近容易被对方一个刹车点带着撞，或者被交通车插进来打断节奏；逃逸一直走最顺的直线，则更容易被判断并遭到截击。追击要留“反应距离”，逃逸要学会提前转线制造分岔，让对手必须猜。

注意事项与误区：爽感来自可控，不来自莽

最容易翻车的场景通常是：视野差的路口硬冲、下坡弯后盲区超车、连续碰撞后仍试图硬追。把它当成“街头极速”，并不等于忽视风险与规则，而是把风险管理也当成玩法的一部分：什么时候该放、什么时候该绕、什么时候该用稳定换时间。

当你开始能在混乱路况里把车身跑干净——少撞、少急刹、少无效纠缠——你反而会更快，也更接近“街速追逐”的核心乐趣：压迫感、反应链条，以及一次次从险象中把节奏救回来的成就感。V8 成品人我的街速追逐的爽点，往往就藏在这些细小但连续的正确选择里。

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制服人形🍑⭕❌特色

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打开“制服人形🍑⭕❌”手机浏览器（例如百度浏览器）。在搜索框中输入您想要下载的应用的全名，点击下载链接【http://wuming.pdqgt.com/】网址，下载完成后点击“允许安装”。

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打开“制服人形🍑⭕❌”的手机自带的“软件商店”（也叫应用商店）。在推荐中选择您想要下载的软件，或者使用搜索功能找到您需要的应用。点击“安装”即 可开始下载和安装。

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3.狂按ctrl+f1，当听到系统“滴”的一声。

4.点击进入制服人形🍑⭕❌，打开选关界面。

5.关闭修改器(不然容易闪退)

以上就是没有记录的使用方法，希望能帮助大家。

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相关介绍

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更新内容

一、修复了宠物偶尔会消失的 Bug。

二、调整职业平衡，弱势职业加强

三、优化运营活动 UI 显示

四、提升钉钉工作群同步效率

五、支持调用系统日历事件

六、支持文件导出至Google Drive