وكيل Deep Research في Gemini

يخطّط وكيل Deep Research من Gemini وينفّذ ويجمع مهام البحث المتعدّدة الخطوات بشكل مستقل. تستند هذه الميزة إلى نموذج Gemini 3 Pro، وتتصفّح المعلومات المعقّدة باستخدام البحث على الويب وبياناتك الخاصة لإنشاء تقارير مفصّلة تتضمّن مراجع.

تتضمّن مهام البحث البحث والقراءة بشكل متكرّر، وقد تستغرق عدة دقائق لإكمالها. يجب استخدام التنفيذ في الخلفية (ضبط background=true) لتشغيل الوكيل بشكل غير متزامن وطلب النتائج. لمزيد من التفاصيل، اطّلِع على معالجة المهام الطويلة الأمد.

يوضّح المثال التالي كيفية بدء مهمة بحث في الخلفية والتحقّق من النتائج.

Python

import time
from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    input="Research the history of Google TPUs.",
    agent='deep-research-pro-preview-12-2025',
    background=True
)

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

while True:
    interaction = client.interactions.get(interaction.id)
    if interaction.status == "completed":
        print(interaction.outputs[-1].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-pro-preview-12-2025',
    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.outputs[result.outputs.length - 1].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-pro-preview-12-2025",
    "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"

إجراء الأبحاث باستخدام بياناتك

تتضمّن ميزة Deep Research مجموعة متنوّعة من الأدوات. يستطيع الوكيل تلقائيًا الوصول إلى المعلومات المتاحة للجميع على الإنترنت باستخدام أداتَي google_search وurl_context. ليس عليك تحديد هذه الأدوات تلقائيًا. ومع ذلك، إذا أردت منح الوكيل إذن الوصول إلى بياناتك أيضًا باستخدام أداة البحث في الملفات، عليك إضافتها كما هو موضّح في المثال التالي.

Python

import time
from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    input="Compare our 2025 fiscal year report against current public web news.",
    agent="deep-research-pro-preview-12-2025",
    background=True,
    tools=[
        {
            "type": "file_search",
            "file_search_store_names": ['fileSearchStores/my-store-name']
        }
    ]
)

JavaScript

const interaction = await client.interactions.create({
    input: 'Compare our 2025 fiscal year report against current public web news.',
    agent: 'deep-research-pro-preview-12-2025',
    background: true,
    tools: [
        { type: 'file_search', file_search_store_names: ['fileSearchStores/my-store-name'] },
    ]
});

REST

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-d '{
    "input": "Compare our 2025 fiscal year report against current public web news.",
    "agent": "deep-research-pro-preview-12-2025",
    "background": true,
    "tools": [
        {"type": "file_search", "file_search_store_names": ["fileSearchStores/my-store-name"]},
    ]
}'

إمكانية التوجيه والتنسيق

يمكنك توجيه ناتج الوكيل من خلال تقديم تعليمات تنسيق محدّدة في طلبك. يتيح لك ذلك تنظيم التقارير في أقسام وأقسام فرعية معيّنة، أو تضمين جداول بيانات، أو تعديل الأسلوب ليناسب شرائح جمهور مختلفة (مثل "رسمية" أو "تنفيذية" أو "عادية").

حدِّد تنسيق الإخراج المطلوب بشكل صريح في النص الذي تدخله.

Python

prompt = """
Research the competitive landscape of EV batteries.

Format the output as a technical report with the following structure:
1. Executive Summary
2. Key Players (Must include a data table comparing capacity and chemistry)
3. Supply Chain Risks
"""

interaction = client.interactions.create(
    input=prompt,
    agent="deep-research-pro-preview-12-2025",
    background=True
)

JavaScript

const prompt = `
Research the competitive landscape of EV batteries.

Format the output as a technical report with the following structure:
1. Executive Summary
2. Key Players (Must include a data table comparing capacity and chemistry)
3. Supply Chain Risks
`;

const interaction = await client.interactions.create({
    input: prompt,
    agent: 'deep-research-pro-preview-12-2025',
    background: true,
});

REST

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 competitive landscape of EV batteries.\n\nFormat the output as a technical report with the following structure: \n1. Executive Summary\n2. Key Players (Must include a data table comparing capacity and chemistry)\n3. Supply Chain Risks",
    "agent": "deep-research-pro-preview-12-2025",
    "background": true

إدخالات متعددة الوسائط

تتيح ميزة Deep Research إدخال طلبات متعددة الوسائط، بما في ذلك الصور وملفات PDF والمقاطع الصوتية والفيديوهات، ما يتيح للوكيل تحليل المحتوى الغني بالمعلومات ثم إجراء بحث على الويب مع مراعاة السياق الذي توفّره المدخلات. على سبيل المثال، يمكنك تقديم صورة وطلب أن يحدّد الوكيل المواضيع فيها أو يبحث عن سلوكها أو يعثر على معلومات ذات صلة.

يوضّح المثال التالي طلب تحليل صورة باستخدام عنوان URL للصورة.

Python

import time
from google import genai

client = genai.Client()

prompt = '''Analyze the interspecies dynamics and behavioral risks present
in the provided image of the African watering hole. Specifically, investigate
the symbiotic relationship between the avian species and the pachyderms
shown, and conduct a risk assessment for the reticulated giraffes based on
their drinking posture relative to the specific predator visible in the
foreground.'''

interaction = client.interactions.create(
    input=[
        {"type": "text", "text": prompt},
        {
            "type": "image",
            "uri": "https://storage.googleapis.com/generativeai-downloads/images/generated_elephants_giraffes_zebras_sunset.jpg"
        }
    ],
    agent="deep-research-pro-preview-12-2025",
    background=True
)

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

while True:
    interaction = client.interactions.get(interaction.id)
    if interaction.status == "completed":
        print(interaction.outputs[-1].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 prompt = `Analyze the interspecies dynamics and behavioral risks present
in the provided image of the African watering hole. Specifically, investigate
the symbiotic relationship between the avian species and the pachyderms
shown, and conduct a risk assessment for the reticulated giraffes based on
their drinking posture relative to the specific predator visible in the
foreground.`;

const interaction = await client.interactions.create({
    input: [
        { type: 'text', text: prompt },
        {
            type: 'image',
            uri: 'https://storage.googleapis.com/generativeai-downloads/images/generated_elephants_giraffes_zebras_sunset.jpg'
        }
    ],
    agent: 'deep-research-pro-preview-12-2025',
    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.outputs[result.outputs.length - 1].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 with image input
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-d '{
    "input": [
        {"type": "text", "text": "Analyze the interspecies dynamics and behavioral risks present in the provided image of the African watering hole. Specifically, investigate the symbiotic relationship between the avian species and the pachyderms shown, and conduct a risk assessment for the reticulated giraffes based on their drinking posture relative to the specific predator visible in the foreground."},
        {"type": "image", "uri": "https://storage.googleapis.com/generativeai-downloads/images/generated_elephants_giraffes_zebras_sunset.jpg"}
    ],
    "agent": "deep-research-pro-preview-12-2025",
    "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"

التعامل مع المهام الطويلة المدى

‫Deep Research هي عملية متعدّدة الخطوات تشمل التخطيط والبحث والقراءة والكتابة. يتجاوز هذا الإجراء عادةً حدود المهلة الزمنية العادية لطلبات البيانات المتزامنة من واجهة برمجة التطبيقات.

على الوكلاء استخدام background=True. تعرض واجهة برمجة التطبيقات عنصر Interaction جزئيًا على الفور. يمكنك استخدام السمة id لاسترداد تفاعل من أجل إجراء استطلاع. ستنتقل حالة التفاعل من in_progress إلى completed أو failed.

البث

تتيح ميزة Deep Research إمكانية البث لتلقّي آخر المعلومات في الوقت الفعلي حول تقدّم البحث. يجب ضبط stream=True وbackground=True.

يوضّح المثال التالي كيفية بدء مهمة بحث ومعالجة البث. والأهم من ذلك، أنّه يوضّح كيفية تتبُّع interaction_id من الحدث interaction.start. ستحتاج إلى رقم التعريف هذا لاستئناف البث في حال حدوث انقطاع في الشبكة. يقدّم هذا الرمز أيضًا المتغيّر event_id الذي يتيح لك استئناف عملية الربط من النقطة المحدّدة التي توقّفت عندها.

Python

stream = client.interactions.create(
    input="Research the history of Google TPUs.",
    agent="deep-research-pro-preview-12-2025",
    background=True,
    stream=True,
    agent_config={
        "type": "deep-research",
        "thinking_summaries": "auto"
    }
)

interaction_id = None
last_event_id = None

for chunk in stream:
    if chunk.event_type == "interaction.start":
        interaction_id = chunk.interaction.id
        print(f"Interaction started: {interaction_id}")

    if chunk.event_id:
        last_event_id = chunk.event_id

    if chunk.event_type == "content.delta":
        if chunk.delta.type == "text":
            print(chunk.delta.text, end="", flush=True)
        elif chunk.delta.type == "thought_summary":
            print(f"Thought: {chunk.delta.content.text}", flush=True)

    elif chunk.event_type == "interaction.complete":
        print("\nResearch Complete")

JavaScript

const stream = await client.interactions.create({
    input: 'Research the history of Google TPUs.',
    agent: 'deep-research-pro-preview-12-2025',
    background: true,
    stream: true,
    agent_config: {
        type: 'deep-research',
        thinking_summaries: 'auto'
    }
});

let interactionId;
let lastEventId;

for await (const chunk of stream) {
    // 1. Capture Interaction ID
    if (chunk.event_type === 'interaction.start') {
        interactionId = chunk.interaction.id;
        console.log(`Interaction started: ${interactionId}`);
    }

    // 2. Track IDs for potential reconnection
    if (chunk.event_id) lastEventId = chunk.event_id;

    // 3. Handle Content
    if (chunk.event_type === 'content.delta') {
        if (chunk.delta.type === 'text') {
            process.stdout.write(chunk.delta.text);
        } else if (chunk.delta.type === 'thought_summary') {
            console.log(`Thought: ${chunk.delta.content.text}`);
        }
    } else if (chunk.event_type === 'interaction.complete') {
        console.log('\nResearch Complete');
    }
}

REST

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions?alt=sse" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-d '{
    "input": "Research the history of Google TPUs.",
    "agent": "deep-research-pro-preview-12-2025",
    "background": true,
    "stream": true,
    "agent_config": {
        "type": "deep-research",
        "thinking_summaries": "auto"
    }
}'
# Note: Look for the 'interaction.start' event to get the interaction ID.

جارٍ إعادة الاتصال بالبث

يمكن أن تحدث انقطاعات في الشبكة أثناء مهام البحث التي تستغرق وقتًا طويلاً. للتعامل مع هذا الأمر بشكل سليم، يجب أن يرصد تطبيقك أخطاء الاتصال ويستأنف البث باستخدام client.interactions.get().

يجب تقديم قيمتَين لاستئناف العملية:

  1. معرّف التفاعل: يتم الحصول عليه من الحدث interaction.start في المصدر الأوّلي.
  2. معرّف الحدث الأخير: هو معرّف الحدث الأخير الذي تمت معالجته بنجاح. يطلب ذلك من الخادم استئناف إرسال الأحداث بعد تلك النقطة المحدّدة. في حال عدم توفيرها، سيتم عرض بداية البث.

توضّح الأمثلة التالية نمطًا مرنًا: محاولة بث طلب create الأوّلي، والرجوع إلى حلقة get في حال انقطع الاتصال.

Python

import time
from google import genai

client = genai.Client()

# Configuration
agent_name = 'deep-research-pro-preview-12-2025'
prompt = 'Compare golang SDK test frameworks'

# State tracking
last_event_id = None
interaction_id = None
is_complete = False

def process_stream(event_stream):
    """Helper to process events from any stream source."""
    global last_event_id, interaction_id, is_complete
    for event in event_stream:
        # Capture Interaction ID
        if event.event_type == "interaction.start":
            interaction_id = event.interaction.id
            print(f"Interaction started: {interaction_id}")

        # Capture Event ID
        if event.event_id:
            last_event_id = event.event_id

        # Print content
        if event.event_type == "content.delta":
            if event.delta.type == "text":
                print(event.delta.text, end="", flush=True)
            elif event.delta.type == "thought_summary":
                print(f"Thought: {event.delta.content.text}", flush=True)

        # Check completion
        if event.event_type in ['interaction.complete', 'error']:
            is_complete = True

# 1. Attempt initial streaming request
try:
    print("Starting Research...")
    initial_stream = client.interactions.create(
        input=prompt,
        agent=agent_name,
        background=True,
        stream=True,
        agent_config={
            "type": "deep-research",
            "thinking_summaries": "auto"
        }
    )
    process_stream(initial_stream)
except Exception as e:
    print(f"\nInitial connection dropped: {e}")

# 2. Reconnection Loop
# If the code reaches here and is_complete is False, we resume using .get()
while not is_complete and interaction_id:
    print(f"\nConnection lost. Resuming from event {last_event_id}...")
    time.sleep(2) 

    try:
        resume_stream = client.interactions.get(
            id=interaction_id,
            stream=True,
            last_event_id=last_event_id
        )
        process_stream(resume_stream)
    except Exception as e:
        print(f"Reconnection failed, retrying... ({e})")

JavaScript

let lastEventId;
let interactionId;
let isComplete = false;

// Helper to handle the event logic
const handleStream = async (stream) => {
    for await (const chunk of stream) {
        if (chunk.event_type === 'interaction.start') {
            interactionId = chunk.interaction.id;
        }
        if (chunk.event_id) lastEventId = chunk.event_id;

        if (chunk.event_type === 'content.delta') {
            if (chunk.delta.type === 'text') {
                process.stdout.write(chunk.delta.text);
            } else if (chunk.delta.type === 'thought_summary') {
                console.log(`Thought: ${chunk.delta.content.text}`);
            }
        } else if (chunk.event_type === 'interaction.complete') {
            isComplete = true;
        }
    }
};

// 1. Start the task with streaming
try {
    const stream = await client.interactions.create({
        input: 'Compare golang SDK test frameworks',
        agent: 'deep-research-pro-preview-12-2025',
        background: true,
        stream: true,
        agent_config: {
            type: 'deep-research',
            thinking_summaries: 'auto'
        }
    });
    await handleStream(stream);
} catch (e) {
    console.log('\nInitial stream interrupted.');
}

// 2. Reconnect Loop
while (!isComplete && interactionId) {
    console.log(`\nReconnecting to interaction ${interactionId} from event ${lastEventId}...`);
    try {
        const stream = await client.interactions.get(interactionId, {
            stream: true,
            last_event_id: lastEventId
        });
        await handleStream(stream);
    } catch (e) {
        console.log('Reconnection failed, retrying in 2s...');
        await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 2000));
    }
}

REST

# 1. Start the research task (Initial Stream)
# Watch for event: interaction.start to get the INTERACTION_ID
# Watch for "event_id" fields to get the LAST_EVENT_ID
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions?alt=sse" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-d '{
    "input": "Compare golang SDK test frameworks",
    "agent": "deep-research-pro-preview-12-2025",
    "background": true,
    "stream": true,
    "agent_config": {
        "type": "deep-research",
        "thinking_summaries": "auto"
    }
}'

# ... Connection interrupted ...

# 2. Reconnect (Resume Stream)
# Pass the INTERACTION_ID and the LAST_EVENT_ID you saved.
curl -X GET "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions/INTERACTION_ID?stream=true&last_event_id=LAST_EVENT_ID&alt=sse" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY"

أسئلة المتابعة والتفاعلات

يمكنك مواصلة المحادثة بعد أن يرسل لك موظف الدعم التقرير النهائي باستخدام previous_interaction_id. يتيح لك ذلك طلب توضيح أو تلخيص أو شرح تفصيلي لأقسام معيّنة من البحث بدون إعادة تشغيل المهمة بأكملها.

Python

import time
from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    input="Can you elaborate on the second point in the report?",
    model="gemini-3-pro-preview",
    previous_interaction_id="COMPLETED_INTERACTION_ID"
)

print(interaction.outputs[-1].text)

JavaScript

const interaction = await client.interactions.create({
    input: 'Can you elaborate on the second point in the report?',
    agent: 'deep-research-pro-preview-12-2025',
    previous_interaction_id: 'COMPLETED_INTERACTION_ID'
});
console.log(interaction.outputs[-1].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 '{
    "input": "Can you elaborate on the second point in the report?",
    "agent": "deep-research-pro-preview-12-2025",
    "previous_interaction_id": "COMPLETED_INTERACTION_ID"
}'

حالات استخدام Gemini Deep Research Agent

‫Deep Research هي وكيل، وليست مجرد نموذج. وهي الأنسب لأحمال العمل التي تتطلّب أسلوب "محلّل جاهز للاستخدام" بدلاً من المحادثة ذات وقت الاستجابة المنخفض.

الميزة نماذج Gemini العادية وكيل Deep Research من Gemini
وقت الاستجابة الثواني الدقائق (غير متزامنة/في الخلفية)
المعالجة إنشاء -> الناتج التخطيط -> البحث -> القراءة -> التكرار -> الإخراج
الناتج نص حواري ورموز وملخّصات قصيرة التقارير التفصيلية والتحليل المطوّل وجداول المقارنة
الأفضل لـ برامج الدردشة الآلية واستخراج المعلومات والكتابة الإبداعية تحليل السوق، وبذل العناية الواجبة، ومراجعات المراجع، والتحليل التنافسي

التوفّر والأسعار

يمكنك الوصول إلى "وكيل البحث العميق" من Gemini باستخدام Interactions API في Google AI Studio وGemini API.

تتّبع الأسعار نموذج الدفع حسب الاستخدام استنادًا إلى نموذج Gemini 3 Pro الأساسي والأدوات المحدّدة التي يستخدمها الوكيل. على عكس طلبات المحادثة العادية التي تؤدي إلى نتيجة واحدة، فإنّ مهمة "بحث معمّق" هي سير عمل قائم على وكيل. يؤدي طلب واحد إلى بدء حلقة مستقلة من التخطيط والبحث والقراءة والاستنتاج.

التكاليف المقدَّرة

تختلف التكاليف حسب مدى تفصيل البحث المطلوب. يحدّد الوكيل بشكل مستقل مقدار القراءة والبحث اللازمَين للردّ على طلبك.

  • مهمة البحث العادية: بالنسبة إلى طلب بحث نموذجي يتطلّب تحليلًا معتدلاً، قد يستخدم الوكيل حوالي 80 طلب بحث و250 ألف رمز مميز للإدخال (يتم تخزين حوالي %50 إلى %70 منها مؤقتًا) و60 ألف رمز مميز للإخراج.
    • الإجمالي المقدّر: من 2.00 إلى 3.00 دولار أمريكي لكل مهمة
  • مهمة بحث معقّدة: لإجراء تحليل معمّق للمشهد التنافسي أو تدقيق شامل، قد يستخدم الوكيل ما يصل إلى 160 طلب بحث و900 ألف رمز مميّز للإدخال (يتم تخزين ما بين %50 و%70 منها مؤقتًا) و80 ألف رمز مميّز للإخراج.
    • الإجمالي المقدّر: من 3.00 إلى 5.00 دولار أمريكي لكل مهمة

اعتبارات السلامة

يتطلّب منح أحد العملاء إذن الوصول إلى الويب وملفاتك الخاصة مراعاة دقيقة لمخاطر الأمان.

  • إدخال تعليمات ضارة باستخدام الملفات: يقرأ الوكيل محتوى الملفات التي تقدّمها. تأكَّد من أنّ المستندات التي تم تحميلها (ملفات PDF وملفات نصية) واردة من مصادر موثوقة. قد يحتوي ملف ضار على نص مخفي مصمّم للتلاعب بمخرجات الوكيل.
  • مخاطر المحتوى على الويب: يبحث الوكيل في شبكة الويب المتاحة للجميع. على الرغم من أنّنا نستخدم فلاتر أمان قوية، هناك احتمال أن يواجه الوكيل صفحات ويب ضارة ويعالجها. ننصحك بمراجعة citations الواردة في الردّ للتأكّد من المصادر.
  • استخراج البيانات: يجب توخّي الحذر عند الطلب من الوكيل تلخيص بيانات داخلية حساسة إذا كنت تسمح له أيضًا بتصفّح الويب.

أفضل الممارسات

  • طلب معلومات غير معروفة: يمكنك توجيه الوكيل بشأن كيفية التعامل مع البيانات المفقودة. على سبيل المثال، أضِف "إذا لم تتوفّر أرقام محدّدة لعام 2025، اذكر بوضوح أنّها توقّعات أو غير متوفّرة بدلاً من تقديرها" إلى طلبك.
  • توفير السياق: يمكنك توجيه بحث الوكيل من خلال تقديم معلومات أساسية أو قيود مباشرةً في طلب الإدخال.
  • الإدخالات المتعددة الوسائط يتيح Deep Research Agent إدخالات متعددة الوسائط. استخدِم هذه الميزة بحذر، لأنّها تزيد التكاليف وتزيد من خطر تجاوز قدرة الاستيعاب.

القيود

  • حالة الإصدار التجريبي: تتوفّر Interactions API في إصدار تجريبي عام. قد تتغيّر الميزات والمخططات.
  • أدوات مخصّصة: لا يمكنك حاليًا توفير أدوات مخصّصة لاستدعاء الدوال البرمجية أو خوادم MCP (بروتوكول سياق النموذج) عن بُعد لوكيل Deep Research.
  • النتائج المنظَّمة والموافقة على الخطة: لا يتيح وكيل Deep Research حاليًا التخطيط الذي يوافق عليه المستخدم أو النتائج المنظَّمة.
  • الحد الأقصى لوقت البحث: يبلغ الحد الأقصى لوقت البحث الذي يستغرقه وكيل Deep Research‏ 60 دقيقة. من المفترض أن تكتمل معظم المهام في غضون 20 دقيقة.
  • متطلبات المتجر: يتطلّب تنفيذ الوكيل باستخدام background=True توفّر store=True.
  • بحث Google: تكون ميزة بحث Google مفعّلة تلقائيًا، وتسري قيود معيّنة على النتائج المستندة إلى معلومات من العالم الحقيقي.
  • الإدخالات الصوتية: لا تتوافق الإدخالات الصوتية مع هذه الميزة.

الخطوات التالية