Gemini Deep Research 에이전트

Gemini Deep Research Agent는 여러 단계로 이루어진 연구 작업을 자율적으로 계획, 실행, 합성합니다. Gemini를 기반으로 복잡한 정보 환경을 탐색하여 인용된 상세 보고서를 생성합니다. 새로운 기능을 사용하면 에이전트와 공동으로 계획하고, MCP 서버를 사용하여 외부 도구에 연결하고, 시각화 (예: 차트 및 그래프)를 포함하고, 문서를 직접 입력으로 제공할 수 있습니다.

조사 작업에는 반복적인 검색과 읽기가 포함되며 완료하는 데 몇 분이 걸릴 수 있습니다. 백그라운드 실행 (background=true 설정)을 사용하여 에이전트를 비동기적으로 실행하고 결과를 폴링하거나 업데이트를 스트리밍해야 합니다. 자세한 내용은 장기 실행 작업 처리를 참고하세요.

다음 예에서는 백그라운드에서 연구 작업을 시작하고 결과를 폴링하는 방법을 보여줍니다.

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)

자바스크립트

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