2026 年 4 月 21 日，Google 把 Gemini 深度研究重做了一遍，拆成两个都跑在 Gemini 3.1 Pro 上的智能体：一个偏快、适合交互的 Deep Research，一个偏重、适合长时间异步任务（比如通宵跑尽调报告）的 Deep Research Max。深度是真的够了，但失败模式也跟着升级：题目一模糊，跑得越久，只会把错误的结论打磨得更漂亮。本文就是把题目掐紧到对得起这份预算的方法。
一句话总结
- 截至 2026 年 6 月，深度研究跑在 Gemini 3.1 Pro 上。标准智能体的消费端单次跑批通常 5-15 分钟完成；Deep Research Max 用更长的推理算力，跑时间更久、来源更多的任务。
- 质量的最大杠杆是可编辑的研究计划。Gemini 在动手前会先把计划摆出来，去改它。一份收紧过的计划，永远胜过一个模糊的 prompt。
- 它锁在付费档。Google AI Pro 每月 19.99 美元（免费档 4 倍额度，旧称 “Gemini Advanced”）；Google AI Ultra 每月 99.99 美元（最高 20 倍）。深度研究比普通聊天更快吃掉额度。
- 时间预算要诚实：跑批约 10 分钟、核源 45-60 分钟、改写 10-15 分钟。唯一能稳定毁掉成果的，就是跳过核源。
这篇适合谁
战略、分析师、研究员、运营，凡是题目大到一次搜索覆盖不完、又窄到答案可被验证的人：市场全景、监管调研、技术综述、竞品扫描。如果你一年前试过深度研究、被浅薄的综合劝退，那 3.1 Pro 这次重做是另一个工具了。
什么时候用，什么时候别用
当题目确实需要综合 25-40 个来源、跨 3-5 个角度，你又能投大约 90 分钟，并且题目的答案空间可被验证，就上。
下面这些别用：
- 突发新闻或实时数据。 索引滞后几天到几周，它不是实时数据源。
- 唯一来源就能答的问题。 已有唯一权威文档时，没必要动用它。
- 付费墙或低索引领域。 跑批越大，优点和失败模式都越放大。好来源都在付费墙后，3.1 Pro 就会拿免费的弱来源自信地拼出结论。
- 你自己判断不了的题目。 你得有足够的领域知识，才抓得出流畅文字里的错误。
2026 年 4 月这次重做改了什么
两个智能体的拆分，加上几项新能力，改变的是流程本身，不只是速度：
| 能力 | 对你流程的意义 |
|---|---|
| Deep Research 与 Deep Research Max | 用快的那个做交互式定题；题目锁定后，换 Max 跑深度、通宵的那一遍。 |
| 可编辑的研究计划 | Gemini 执行前会先贴出计划。点 Edit plan（编辑计划），用自然语言收窄。这是现在主要的方向盘。 |
| MCP + 私有来源 | 智能体可通过 Model Context Protocol 连接内部系统和文件库，再加上你手动上传的文件。要慎重授权：私有文档会进入综合范围。 |
| 原生可视化 | 报告能内联生成图表和信息图。把它们当成草稿辅助，不是已验证的事实：图表会继承底层来源的每一个错误。 |
跟一年前最大的不同：你不再是丢个 prompt 然后干等。你丢 prompt、读计划、改计划。质量的提升，大半就藏在这一步里。
开始之前
- 把问题写成带 3-5 个显式约束的形式： 时间窗、地域、来源类型、对比范围。
- 提前列 3-5 个你自己已经信得过的来源。 如果跑批一个都没命中，先打个问号，再去读综合的任何一个字。
- 想清楚交付物形状： 对比报告、全景地图，还是观点稿。3.1 Pro 三种都能做，但 prompt 形状不一样。
- 挑对智能体。 第一遍用快的 Deep Research 定题；范围锁定、想要最大来源覆盖时，再上 Deep Research Max。
步骤拆解
- 把问题写得”约束密”。 形状参考：
比较 [3-5 个具名选项] 在 [具名维度] 上的差异，仅采用 [时间窗] 内 [地域] 的来源，优先 [来源类型]。占位用方括号[占位]写，别用花括号，简报才不会翻车。 - 启动深度研究，读计划。 Gemini 贴出研究计划时，别一眼带过。点 Edit plan（编辑计划），用自然语言砍掉太宽的子题、补上它漏掉的角度、删掉重复的分支，再点 Start research（开始研究）。
- 让它跑。 标准跑批大约 5-15 分钟落地；Deep Research Max 会跑久得多。除非超过约 30 分钟还没有新来源进来，否则别中断。
- 先看来源列表。 每个引用 URL 都打开，逐条核三件事：页面存在、它真的能支撑被引的那条结论、它在该题目上信得过。3.1 Pro 会更深入长尾，意味着核源工作更重，不是更轻。
- 和你预列的可信来源对一遍。 如果 3.1 Pro 在某条关键事实上和你信任的来源相反，举证责任在 3.1 Pro，一般它给不出更好的证据。
- 弱证据的结论一律删掉，再用你自己的语气重写。 综合的结构留作大纲，只用经过验证的事实。它文笔很流畅，而那份流畅恰恰是最危险的部分。
- 把来源清单单独存成 Doc 或 Sheet。 季度竞品扫描这类常规话题，下季度用同样约束的 prompt 再跑一遍，把两份来源清单做 diff，看什么变了。
第一次跑一遍
- 挑一个你深熟的题目。只有这样才能在 3.1 Pro 的流畅度下抓出细微错误。
- 先用你平时的问法、默认计划跑一次。再跑一次，这次去编辑计划、加进你的约束。两份来源列表都存下来。
- 逐条核源。数一下：第一次和第二次各有多少条通过验证。
- 看差距。编辑过计划的版本通过率稳定更高。这个差距，就是每次都多花一分钟改计划的理由。
质量自检
- 每个承重结论有没有通过来源验证？目标 80% 以上。低于这个数，就当它是初稿，不是简报。
- 来源是不是真的落在你声明的时间窗内？3.1 Pro 在约束窗稀薄时会悄悄拉宽时间窗。
- 综合是不是把来源之间的分歧抹平了？搜一下”多数专家""普遍认为”，经常藏着真实的对立。
- 你预列的可信来源出现了吗？没出现就先问为什么，再相信其他部分。
怎么把这套流程复用起来
- 给每类常规题目（竞品扫描、监管调研、技术全景）准备一份约束模板，把编辑计划的指令也存成片段。
- 维护一份”按题目分类的可信来源清单”，每次跑批都拿它当验证 key。
- 把失败模式记下来。3.1 Pro 在某类话题上反复编造或错引来源，说明该领域的底层文献被付费墙挡住或被低索引。
- 季度刷一次。模型滚版本会让来源偏好和综合风格悄悄变化。
容易踩的坑
- 把跑得久当成质量证明。 时长不是信号。一次收紧过的 8 分钟跑批，胜过散漫的 40 分钟。
- 跳过编辑计划。 这一步替代了从前的”但愿 prompt 写得够好”。跳过它，等于浪费这次重做最大的红利。
- 问题模糊就甩给它。 3.1 Pro 会替你掐范围，只是方向未必是你想要的。
- 轻信内联图表。 原生可视化只和喂给它的来源一样准。先核数字，再信那根柱子。
- 拿它跑实时话题。 索引滞后几天到几周。
- 把报告原话当成最终语气。 永远改写一遍。
FAQ
- 现在深度研究跑在哪个模型上？: 截至 2026 年 6 月，Deep Research 和 Deep Research Max 都跑在 Gemini 3.1 Pro 上，于 2026 年 4 月 21 日发布。
- Deep Research 和 Deep Research Max 有什么区别？: 标准智能体偏速度、适合交互；Max 用更长的推理算力，跑长时间、异步、来源密集的任务（比如通宵尽调）。先用快的定题，再升级到 Max。
- 跑一次要多久？: 消费端标准跑批通常约 5-15 分钟完成。Max 会久得多。如果超过约 30 分钟没有新来源，取消重跑，计划再收紧一点。
- 必须付费吗？: 是。深度研究锁在付费的 Google AI 档位里。Google AI Pro 每月 19.99 美元（免费档 4 倍额度）；Google AI Ultra 每月 99.99 美元（最高 20 倍）。深度研究吃额度比普通聊天快。
- 能用我的私有文档吗？: 能。通过 MCP 和文件上传，它可以接入内部系统、连接的文件库和上传文件。要慎重授权，因为私有文档会进入综合范围。
- 该不该编辑研究计划？: 几乎总该。可编辑计划是这次重做里最大的质量杠杆。砍掉太宽的分支、补上漏掉的角度，再启动跑批。
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