تعرف على أداة جوجل للذكاء الاصطناعى المخصصة للبحث المتقدم

تعرف على أداة جوجل للذكاء الاصطناعى المخصصة للبحث المتقدم



كتبت هبة السيد

أداة جوجل للذكاء الاصطناعى المخصصة للبحث المتقدم


تواصل جوجل تعزيز حضورها في مجال الذكاء الاصطناعي من خلال إتاحة أدواتها البحثية الأكثر تقدمًا لشريحة أوسع من المطورين، مع التركيز على جعل طريقة عمل هذه الأدوات أقرب إلى أسلوب التفكير البشري.
وأعلنت الشركة عن إطلاق نسخة جديدة وأكثر قوة من وكيل Gemini Deep Research، أصبحت متاحة للمطورين لأول مرة، بالتزامن مع طرح معيار جديد يهدف إلى قياس قدرة أنظمة الذكاء الاصطناعي على التعامل مع عمليات بحث معقدة ومتعددة المراحل عبر الإنترنت.
ويمثل هذا التطوير نقلة نوعية في طريقة توظيف الذكاء الاصطناعي في البحث، إذ تمنح جوجل المطورين مساعدًا بحثيًا ذكيًا قادرًا على التعمق في المعلومات، ومراجعة النتائج، واكتشاف الثغرات المعرفية، بل وحتى الإقرار بعدم امتلاك إجابة نهائية في بعض الحالات، في محاولة لمحاكاة السلوك البحثي البشري بشكل أكثر واقعية.
تاريخ بداية Deep Research داخل تطبيق Gemini


كان Deep Research قد ظهر لأول مرة داخل تطبيق Gemini في أواخر عام 2024، قبل أن تفتح جوجل الباب الآن أمام دمجه مباشرة في المنتجات والخدمات المختلفة، ولا يكتفي الوكيل بعرض نتائج بحث تقليدية، بل يعتمد على آلية تفكير تكرارية تبدأ بصياغة الاستفسارات، ثم تحليل النتائج، وإعادة توجيه البحث مرات متعددة إلى أن يصل إلى خلاصة يراها أكثر دقة وشمولًا، وتؤكد جوجل أن هذا النهج يمنح المستخدمين رؤى أعمق مقارنة بنماذج السؤال والجواب السريعة.
ويعتمد الإصدار المطوّر من Deep Research على نموذج Gemini 3 Pro، وهو أقوى نماذج جوجل متعددة الوسائط حتى الآن، والذي يشكّل النواة الأساسية لعمليات الاستدلال المنطقي داخل الوكيل.
وتقول الشركة إن النموذج خضع لتحسينات تقلل من ظاهرة "الهلوسة" التي تعاني منها نماذج اللغة الكبيرة، إلى جانب رفع مستوى الدقة وجودة الملخصات البحثية المطوّلة، خصوصًا في الموضوعات غير المألوفة أو متعددة التخصصات.
وبالتوازي مع ذلك، كشفت جوجل عن معيار جديد مفتوح المصدر يحمل اسم DeepSearchQA، صمم لاختبار قدرات الذكاء الاصطناعي في تنفيذ مهام بحث واقعية ومعقدة على الإنترنت، ويضم المعيار 900 مهمة مبنية على سلاسل سببية متتابعة تغطي 17 مجالًا مختلفًا، من بينها التاريخ والسياسات والمناخ والصحة، ويركز على قياس اكتمال الإجابات وعمقها بدل الاكتفاء بالتحقق من صحتها فقط.
ولتسهيل تبني التقنية، توفر جوجل للمطورين مجموعة واسعة من الأدوات عبر واجهة Deep Research API، تشمل تحليل ملفات PDF وCSV والمستندات النصية، وقوالب تقارير منظمة، وتوثيقًا دقيقًا للمصادر، ومخرجات بصيغة JSON تسهّل دمج النتائج في التطبيقات المختلفة.
كما تخطط الشركة لإضافة ميزات مستقبلية، من بينها إنشاء الرسوم البيانية تلقائيًا، ودعم أوسع لبروتوكول سياق النماذج (MCP)، مع توسيع نطاق توفر Deep Research ليشمل خدمات مثل بحث جوجل وNotebookLM وGoogle Finance.
وتزامنًا مع هذه الإعلانات، كشفت جوجل عن واجهة جديدة تحمل اسم Interactions API، تهدف إلى ربط نماذج "التفكير" المتقدمة مثل Gemini 3 Pro بوكلاء ذكيين كـDeep Research بطريقة أكثر ديناميكية واستمرارية.
وتتيح الواجهة الجديدة إدارة الجلسات على مستوى الخوادم، وتنفيذ المهام طويلة الأمد في الخلفية، والحفاظ على السياق عبر تفاعلات متعددة، في خطوة تمهّد لمرحلة جديدة من أنظمة الذكاء الاصطناعي الأكثر استقلالية.
وتعكس هذه الخطوات رؤية جوجل المتزايدة للذكاء الاصطناعي باعتباره شريكًا بحثيًا نشطًا، لا مجرد أداة لتوليد النصوص أو الإجابة السريعة عن الأسئلة.