Google เปิดตัว ‘Deep Research Max’ AI Agent ทำวิจัยอัตโนมัติรุ่นใหม่ สร้างรายงานระดับมืออาชีพพร้อม Citation รองรับ MCP และสร้างกราฟในตัว

งานวิจัยเชิงลึกแบบที่นักวิเคราะห์การเงินหรือผู้เชี่ยวชาญด้าน Life Sciences เคยต้องใช้เวลาเป็นชั่วโมงหรือเป็นวันในการรวบรวมข้อมูลจากหลายแหล่ง กำลังถูก AI เข้ามาเปลี่ยนเกมอย่างจริงจัง ล่าสุด Google ประกาศวิวัฒนาการใหม่ของ AI Agent ที่ทำวิจัยอัตโนมัติได้ ซึ่งเป็นโครงสร้างพื้นฐานเดียวกับที่อยู่เบื้องหลังฟีเจอร์วิจัยในผลิตภัณฑ์ยอดนิยมอย่าง Gemini App, NotebookLM, Google Search และ Google Finance

Google DeepMind เปิดตัว Deep Research และ Deep Research Max สอง Autonomous Research Agent รุ่นใหม่บน Gemini API โดยขับเคลื่อนด้วยโมเดลเรือธง Gemini 3.1 Pro พร้อมฟีเจอร์สำคัญอย่างการรองรับ Model Context Protocol (MCP), การสร้างกราฟและอินโฟกราฟิกในตัว, การวางแผนร่วม (Collaborative Planning) และการรับข้อมูลแบบ Multimodal ทั้งหมดเปิดให้ใช้งานแบบ Public Preview ผ่าน Paid Tier ของ Gemini API ทันที ตั้งแต่วันที่ 21 เมษายน 2026

จาก Summarization Engine สู่รากฐานของ Agentic Pipeline ระดับองค์กร

Lukas Haas และ Srinivas Tadepalli ทีมโปรดักต์จาก Google DeepMind ผู้รับผิดชอบโปรเจกต์นี้อธิบายว่า การผสาน Gemini 3.1 Pro ทำให้ Deep Research เปลี่ยนโฉมจาก "เครื่องสรุปข้อมูล" ไปสู่รากฐานของเวิร์กโฟลว์องค์กรในอุตสาหกรรมการเงิน ชีววิทยาศาสตร์ และการวิจัยตลาด รายงานที่ Agent สร้างออกมาไม่ได้มีคุณค่าแค่ตัวเอง แต่ยังเป็นก้าวแรกของ Agentic Pipeline ที่ซับซ้อนกว่านั้น ซึ่งมักต้องเริ่มจากการรวบรวมบริบทเชิงลึกก่อนเสมอ

จุดขายสำคัญคือ นักพัฒนาสามารถยิง API Call แค่ครั้งเดียวเพื่อกระตุ้นเวิร์กโฟลว์วิจัยเต็มรูปแบบได้ โดยครั้งนี้เป็นครั้งแรกที่ Agent สามารถผสานข้อมูลจากเว็บสาธารณะเข้ากับข้อมูลภายในของลูกค้าเอง เพื่อสร้างรายงานระดับมืออาชีพพร้อมการอ้างอิง (Cited) ครบถ้วน

Sundar Pichai ซีอีโอของ Google โพสต์บน X ว่า "เราเปิดตัวอัปเดตสำคัญสองตัวของ Deep Research ใน Gemini API พร้อมคุณภาพที่ดีขึ้น การรองรับ MCP และการสร้างกราฟและอินโฟกราฟิกในตัว" พร้อมเผยตัวเลขเบนช์มาร์กว่า Deep Research Max ทำคะแนน 93.3% บน DeepSearchQA และ 54.6% บน HLE (Humanity's Last Exam)

สองคอนฟิกสำหรับสองสไตล์การใช้งาน

Google ออกแบบ Agent ให้มีสองเวอร์ชันเพื่อตอบโจทย์งานที่ต่างกัน เวอร์ชันแรกคือ Deep Research ซึ่งเป็นตัวแทนเวอร์ชัน Preview จากเดือนธันวาคม 2025 เน้นความเร็วและความคุ้มค่า ลด Latency และต้นทุนลง พร้อมยกระดับคุณภาพขึ้น เหมาะกับการฝังเข้ากับหน้าจอผู้ใช้ที่ต้องการตอบสนองทันที

ส่วนเวอร์ชันระดับสูงคือ Deep Research Max ซึ่งออกแบบมาเพื่อความครอบคลุมและคุณภาพสูงสุด ใช้เทคนิค Extended Test-Time Compute ให้ Agent ได้ "คิด" "ค้น" และ "ปรับแก้" รายงานแบบวนซ้ำหลายรอบจนกว่าจะได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำ เหมาะกับงาน Asynchronous แบบ Background เช่น ตั้ง Cron Job ให้รันตอนกลางคืนเพื่อสร้างรายงาน Due Diligence ฉบับเต็มส่งให้ทีมนักวิเคราะห์อ่านตอนเช้า

เทียบกับเวอร์ชันเดือนธันวาคมที่ผ่านมา Deep Research Max สามารถค้นหาแหล่งข้อมูลได้มากขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ จับรายละเอียดที่เวอร์ชันเก่ามักมองข้าม และถูกฝึกให้ชั่งน้ำหนักหลักฐานที่ขัดแย้งกันได้ดีขึ้น ผลลัพธ์ที่ได้คือรายงานที่ดึงข้อมูลจากแหล่งที่น่าเชื่อถือ เช่น SEC Filings หรือวารสารวิชาการแบบ Open-Access และแปลงข้อมูลทางเทคนิคที่ซับซ้อนให้กลายเป็นฟอร์แมตที่พร้อมนำเสนอผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทันที

MCP Support ปลดล็อกข้อมูลกรรมสิทธิ์และแหล่งข้อมูลเฉพาะทาง

ฟีเจอร์ที่หลายฝ่ายมองว่ามีผลกระทบมากที่สุดคือการรองรับ Model Context Protocol (MCP) ซึ่งเป็น Open Standard ที่ใช้เชื่อม AI Model กับแหล่งข้อมูลภายนอก การรองรับ MCP ทำให้ Deep Research เปลี่ยนสถานะจาก Web Searcher ไปสู่ Autonomous Agent ที่สามารถเดินทางเข้าไปในคลังข้อมูลเฉพาะทางใดก็ได้

ในทางปฏิบัติ Hedge Fund สามารถชี้ Agent ไปที่ฐานข้อมูล Deal Flow ภายในของตัวเอง พร้อมกับ Financial Data Terminal ของผู้ให้บริการเจ้าดัง จากนั้นสั่งให้ Agent สังเคราะห์ข้อมูลจากทั้งสองแหล่งรวมกับข้อมูลจากเว็บสาธารณะ โดยข้อมูลอ่อนไหวไม่ต้องออกจาก Environment ต้นทาง

Google ยังประกาศจับมือกับผู้ให้บริการข้อมูลระดับอุตสาหกรรมอย่าง FactSet, S&P Global และ PitchBook ในการออกแบบ MCP Server ของแต่ละเจ้า เพื่อให้ลูกค้าที่ใช้บริการทั้งสองฝั่งสามารถนำข้อมูลการเงินระดับสถาบัน (Institutional-Grade) เข้ามาผสมในเวิร์กโฟลว์ Deep Research ได้อย่างไร้รอยต่อ Haas ระบุบน LinkedIn ว่าในฝั่งการเงินมีบริษัทเริ่มใช้ Agent เพื่อสร้าง Alpha จริงจากการอัตโนมัติขั้นตอนรวบรวมข้อมูลเบื้องต้นของการวิจัยตลาด การวิเคราะห์ Scenario และการพยากรณ์ไปแล้ว

สำหรับ S&P Global เอง ก่อนหน้านี้เมื่อเดือนธันวาคม 2025 ก็เพิ่งประกาศพาร์ทเนอร์ชิพเชิงกลยุทธ์กับ Google Cloud พร้อมเปิดตัว S&P Global Data Retrieval Agent ที่พัฒนาโดย Kensho นำข้อมูลที่มี Citation Backed ของ S&P Global เข้าสู่ Gemini Enterprise การจับมือครั้งนี้จึงเป็นการต่อยอดจากรากฐานที่วางไว้แล้ว

กราฟ อินโฟกราฟิก และเครื่องมือเต็มสูบจาก Gemini API

อีกหนึ่งความใหม่สำหรับ Deep Research บน Gemini API คือการสร้างกราฟและอินโฟกราฟิกคุณภาพสูงแบบ Native ผสมกับเนื้อหาได้ทันทีในรายงาน โดยเรนเดอร์เป็น HTML หรือใช้ Nano Banana ทำให้การนำเสนอชุดข้อมูลเชิงปริมาณและคุณภาพซับซ้อนดูเข้าใจง่ายขึ้น

Google ยังเปิดให้นักพัฒนาควบคุมและตรวจสอบกระบวนการวิจัยได้ละเอียดขึ้น ด้วยฟีเจอร์วางแผนร่วม (Collaborative Planning) ที่ให้ผู้ใช้ตรวจสอบ ชี้แนะ และปรับแก้ Research Plan ของ Agent ก่อนเริ่มรัน นอกจากนี้ Deep Research ยังใช้ได้ร่วมกับชุดเครื่องมือทั้งหมดของ Gemini API ไม่ว่าจะเป็น Google Search, Remote MCP Server, URL Context, Code Execution และ File Search พร้อมกัน หรือจะปิดการเข้าถึงเว็บทั้งหมดเพื่อค้นเฉพาะข้อมูลภายในก็ได้

ในส่วนของ Multimodal Research Grounding ผู้ใช้สามารถป้อน PDF, CSV, ภาพ, เสียง และวิดีโอให้ Agent เพื่อเป็นบริบทตั้งต้นในการค้นคว้า ขณะที่ฟีเจอร์ Real-Time Streaming ช่วยให้ติดตามขั้นตอนการคิดของ Agent แบบสด พร้อมรับเอาต์พุตทั้งข้อความและภาพทันทีที่ถูกสร้างขึ้น เหมาะมากกับหน้าจอที่ต้องโต้ตอบกับผู้ใช้จริง

Deep Research และ Deep Research Max เปิดให้ใช้งานแบบ Public Preview ผ่าน Paid Tier ของ Gemini API ตั้งแต่วันที่ 21 เมษายน 2026 เป็นต้นไป โดยเข้าถึงผ่าน Interactions API ที่ Google เปิดตัวมาตั้งแต่เดือนธันวาคม 2025 ทีมพัฒนาสามารถเริ่มต้นได้จากเอกสาร Developer ของ Google และเร็วๆ นี้ทั้งสองตัวจะเปิดให้กลุ่มสตาร์ทอัพและองค์กรใช้งานผ่าน Google Cloud เพิ่มเติมด้วย

ที่มา: Google Blog