Google Deep Research Max: 몇 분 만에 자율형 AI 리서치 에이전트 구축하기

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핵심 요약

구글은 2026년 4월 21일, Gemini 3.1 Pro를 기반으로 한 자율형 AI 리서치 에이전트인 Deep Research Max를 출시했다. 이 시스템은 단순한 챗봇을 넘어 단일 API 호출만으로 연구 계획 수립, 웹 검색, 문서 분석, 시각화 생성 및 출처 인용이 포함된 완성된 보고서를 작성한다. 특히 Interactions API를 통해 비동기식으로 작동하며, 일반 Deep Research 모델보다 2배 이상의 추론 성능과 더 깊은 분석 능력을 제공한다. 개발자는 이를 통해 수십 시간이 소요되는 전문적인 리서치 업무를 10~20분 내에 자동화할 수 있다.

배경

Gemini API Key (유료 티어), Python 환경 및 google-genai 라이브러리 설치, 비동기 API 처리에 대한 이해

대상 독자

AI 애플리케이션 개발자 및 데이터 분석가

의미 / 영향

이 기술은 전문적인 시장 조사나 문헌 검토 업무의 진입 장벽을 획기적으로 낮출 것입니다. 특히 에이전트가 스스로 계획을 세우고 검증하는 '테스트 시간 계산(Test-time computation)' 방식의 대중화는 AI의 역할을 단순 보조에서 자율적 업무 수행자로 격상시키는 계기가 될 것입니다.

섹션별 상세

Deep Research Max는 Gemini 3.1 Pro 모델을 기반으로 하며 ARC-AGI-2 벤치마크에서 77.1%를 기록해 이전 모델 대비 성능이 2배 이상 향상됐다. 기존의 단순 요약 기능을 넘어 자율적으로 연구 전략을 수립하고 지식 간극을 식별하며 반복적인 검증 과정을 거치는 추론 능력을 갖췄다. 이를 통해 사용자는 복잡한 질문 하나만으로도 전문 분석가 수준의 결과물을 얻을 수 있다.

표준 Deep Research와 Max 버전은 각각 속도와 깊이에 최적화되어 용도에 따라 선택적으로 사용된다. 표준 모델은 약 80개의 검색 쿼리와 250K 토큰을 처리하며 5~10분 내에 결과를 내놓는 반면, Max 모델은 약 160개의 쿼리와 900K 토큰을 사용하여 10~20분 동안 심층적인 분석을 수행한다. 비용 측면에서도 표준 모델은 작업당 1~3달러, Max 모델은 3~5달러로 차등화되어 있다.

Interactions API라는 새로운 상태 유지형(stateful) API를 사용하여 장시간 실행되는 백그라운드 작업을 비동기적으로 처리한다. 사용자가 질문을 제출하면 즉시 Interaction ID를 반환받고, 에이전트는 계획 수립, 검색, 반복 검증, 보고서 통합의 4단계를 독립적으로 수행한다. 애플리케이션은 작업이 완료될 때까지 블로킹되지 않고 다른 업무를 계속할 수 있으며, 완료 후 결과만 폴링하여 가져오는 구조다.

Deep Research Max의 작동 워크플로우 다이어그램 — Diagram사용자의 질문 제출부터 계획 수립, 검색 및 발견, 반복 및 검증, 보고서 통합, 결과 수신까지의 5단계 비동기 프로세스를 시각적으로 보여줍니다. 특히 MAX 모델의 핵심인 '반복 및 검증' 단계가 어떻게 루프를 도는지 명시하고 있습니다.

Deep Research Max는 외부 라이브러리 없이도 보고서 내에 HTML 기반의 네이티브 시각화 차트를 직접 생성하는 기능을 포함한다. 프롬프트에 시각화 생성을 명시하면 에이전트가 데이터를 분석하여 막대 그래프, 트렌드 라인, 비교 테이블 등을 보고서 본문에 인라인으로 삽입한다. 이는 별도의 사후 처리 없이 즉시 공유 가능한 전문 보고서 파이프라인 구축을 가능하게 한다.

이미지 분석

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Python SDK를 사용하여 클라이언트를 초기화하고 Deep Research를 사용할 준비가 되었음을 알리는 터미널 출력 예시를 보여줍니다. 환경 변수 설정과 verify.py 실행 결과를 확인할 수 있습니다.
Deep Research API 실행을 위한 터미널 환경 설정 및 확인 화면

실무 Takeaway

반복적인 리서치 업무가 필요한 경우 Deep Research Max를 활용하여 수십 시간의 수동 작업을 20분 이내의 API 호출 한 번으로 대체할 수 있다.
장시간 소요되는 리서치 특성상 프로덕션 환경에서는 while 루프 폴링 대신 Cloud Run과 데이터베이스를 결합한 작업 큐 아키텍처를 설계해야 안정적인 서비스가 가능하다.
작업당 3~5달러의 비용이 발생하므로 유사한 사용자 질문에 대해서는 결과값을 캐싱하여 운영 비용을 최적화하는 전략이 필수적이다.

언급된 리소스

문서google-genai Python SDK