Google veröffentlicht Deep Research Max: Unterstützt MCP und kann auf private Unternehmensdaten zugreifen

Laut der offiziellen Blog-Ankündigung von Google DeepMind hat Google am 21. April 2026 die neue Generation autonomer Forschungsagenten Deep Research und Deep Research Max eingeführt, aufgebaut auf Gemini 3.1 Pro und als offizielles Release nach der für Dezember 2025 über die Interactions API bereitgestellten Preview-Version. Beide Agenten sind inzwischen in Form eines public preview im kostenpflichtigen Gemini-API-Plan verfügbar, und Google Cloud wird die neuen Angebote schrittweise für Start-ups und Unternehmensnutzer bereitstellen.

Die beiden Varianten sind unterschiedlich positioniert: interaktiv vs. asynchrones Deep-Dive

Google unterscheidet die beiden Agenten nach Anwendungsfällen: Deep Research legt den Fokus auf Geschwindigkeit und geringe Latenz und eignet sich für interaktive Nutzeroberflächen; Deep Research Max verlängert hingegen die Test-Phase-Computing-Zeit (test-time compute), um ein umfassenderes Ergebnis zu erreichen, und eignet sich für asynchrone Workflows, bei denen die Agenten eigenständig lange Aufgaben über längere Zeiträume ausführen können.

Deep Research Max weist bei Retrieval- und Reasoning-Benchmarks im Vergleich zur Version vom Dezember 2025 eine „deutliche“ Verbesserung auf, bezieht mehr Informationsquellen ein und kann zuvor übersehene Details erkennen.

Unterstützung von MCP: Googles erste Integration des offenen Standards aus dem Claude-Lager

Beide Agenten unterstützen den Model Context Protocol (MCP). Nutzer können über MCP ihre eigenen, exklusiven Datenquellen anbinden. MCP ist ein offener Standard, den Anthropic Ende 2024 eingeführt und der sich in der ersten Hälfte 2026 schnell verbreitet hat; bis März 2026 liegt die kumulierte Installationszahl bereits bei über 97 Millionen. Google übernimmt MCP in Gemini Agents offiziell. Das ist ein Zeichen dafür, dass sich die KI-Agentenbranche auf einen gemeinsamen Tool-Connector-Standard zubewegt.

Funktionsliste: multimodale Forschung, native Diagramme, internes-Datenmodus

Zu den zentralen Fähigkeiten der Deep-Research-Reihe gehören: multimodale Forschung (PDF, CSV, Bilder, Audio und Videos als Forschungsmaterial unterstützt), native Generierung von Diagrammen und Infografiken (HTML- und Nano-Banana-Format) sowie kollaborative Planung mit Nutzern (vor der Ausführung mit einer manuellen Überprüfung durch Menschen), Zwischenschritte des Denk-/Schlussprozesses im Live-Streaming und optionales Deaktivieren des Netzwerkzugriffs, sodass die Agenten nur mit unternehmensinternen Daten forschen.

Diese Option „Netzwerkzugriff schließen“ hat für Unternehmens-IT-Sicherheit und Compliance-Szenarien eine klare Bedeutung: Branchen wie Recht, Medizin und Finanzen können vermeiden, dass die Agenten interne sensible Daten und öffentliches Netzwerk gleichzeitig für die Querverarbeitung bzw. Quersuche verwenden, wodurch das Risiko von Datenlecks und Compliance-Verstößen gesenkt wird.

Wettbewerbslandschaft: Drei Spitzenunternehmen liefern sich mit Forschungsagenten in derselben Woche ein Duell

Googles Deep Research Max und der gleichzeitige große Update von OpenAIs Codex „for (almost) everything“ (computer use, Speicher, 90+ Plugins) sowie die von Anthropic in Cowork veröffentlichten Live Artifacts sorgen für eine positive Gegenüberstellung. Alle drei führenden Unternehmen veröffentlichen in derselben Woche klare Produkte im Bereich „unternehmensorientierte autonome Forschung/Produktionsagenten“, was widerspiegelt, dass sich AI-Agenten bereits von einer experimentellen Technik hin zu einer kommerziellen Positionierungsstrategie entwickelt haben.

Der Product Manager von Deep Research Max, Lukas Haas, und der Program Manager Srinivas Tadepalli weisen in der offiziellen Ankündigung darauf hin, dass die Einführung dieser beiden Agenten die Branche für autonome KI-Forschungsagenten „von reinen Web-Zusammenfassungen hin zur Integration unternehmensinterner Daten, nativen Visualisierungen und Iteration zur Verfeinerung“ umdreht.

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