Gemini Deep Research-Agent verwenden

Vorschau

Dieses Produkt ist eine Vorabversion. Dieses Produkt ist ein Pre-GA-Angebot, das den „Bedingungen für Pre-GA-Angebote“ im Abschnitt „Allgemeine Dienstbedingungen“ der dienstspezifischen Nutzungsbedingungen und den Zusatzbedingungen für Vorschauprodukte auf Basis von generativer KI unterliegt. Pre-GA-Produkte und -Funktionen werden eventuell nur eingeschränkt unterstützt. Änderungen an Pre-GA-Produkten und -Funktionen sind möglicherweise nicht mit anderen Pre-GA-Versionen kompatibel. Weitere Informationen finden Sie unter den Beschreibungen der Startphase.

Pre-GA-Angebote befinden sich in verschiedenen Phasen interner Tests und Überprüfungen. Verwenden Sie daher keine geschützten, sensiblen oder anderen vertraulichen Daten mit diesen Modellen. Diese Modelle werden Kunden ausschließlich für begrenzte Tests und Bewertungen zur Verfügung gestellt und dürfen nicht für kommerzielle oder Produktionszwecke verwendet werden.

Der Gemini Deep Research-Agent ist ein verwalteter KI-Agent, der komplexe, mehrstufige Recherche-Workflows planen, ausführen und zusammenfassen kann. Der Agent basiert auf Gemini und kann auf verschiedene Informationsquellen zugreifen, darunter das öffentliche Web und private Unternehmensdaten. So lassen sich umfassende Berichte mit Quellenangaben erstellen, die eine fundierte Entscheidungsfindung beschleunigen.

Wenn Sie ein Beispiel für die Verwendung des Gemini Deep Research Agent sehen möchten, führen Sie das Notebook „Einführung in Gemini Deep Research Agent“ in einer der folgenden Umgebungen aus:

In Colab öffnen | In Colab Enterprise öffnen | In Agent Platform Workbench öffnen | Auf GitHub ansehen

Auf dieser Seite wird beschrieben, wie Sie den Gemini Deep Research Agent verwenden, einschließlich seiner wichtigsten Funktionen und Einschränkungen, wie Sie eine Rechercheaufgabe starten und wie Sie Zeitüberschreitungen und Fehlerbehandlung handhaben.

Wann sollte Deep Research verwendet werden?

Deep Research ist ein Agent, nicht nur ein Modell. Sie eignet sich am besten für Arbeitslasten, die einen asynchronen Analyseansatz anstelle von Chat mit geringer Latenz ermöglichen.

Berücksichtigen Sie bei der Planung Ihres Projekts die folgenden Stärken von Deep Research:

• Iterativer Prozess: Anstatt wie Standard-Chatmodelle sofort Antworten zu generieren, folgt Deep Search einem methodischen, mehrstufigen Workflow: Planen > Suche aus mehreren Quellen > Iterieren > Ausgabe.

• Erweiterte Arbeitslasten: Deep Research wurde speziell für komplexe Aufgaben wie Due-Diligence-Prüfung, Marktanalysen und Wettbewerbsanalysen entwickelt.

• Umfassende Datenbasis: Der Gemini Deep Research-Agent kann gleichzeitig verschiedene Datenquellen analysieren. Dazu gehören Remote-MCP-Server, internes institutionelles Wissen und direkter Kontext aus hochgeladenen Dateien oder Ordnern.

• Ausgereifte Berichte: Das Tool erstellt umfassende, zitierte Berichte, die präsentationsfertige Grafiken enthalten können. Dazu gehören Finanzdiagramme, Inline-Infografiken und Marktpositionierungsmatrizen, die mit HTML und einem Bildmodell generiert werden.

• Hohe Steuerbarkeit: Sie können die endgültige Ausgabe direkt in Ihrem Prompt anpassen. Dazu gehört, einen bestimmten Ton festzulegen (z. B. technisch oder für Führungskräfte), strenge Formate zu definieren oder strukturierte Datentabellen anzufordern.

In der folgenden Tabelle wird der Gemini Deep Research Agent mit Standard-Gemini-Modellen anhand verschiedener Messwerte verglichen, darunter Latenz, Ausgaben und wofür die einzelnen Modelle am besten geeignet sind:

Funktion	Standard-Gemini-Modelle	Gemini Deep Research-Agent
Latenz	Sekunden	Minuten
Prozess	Generieren → Ausgabe	Planen → Suche aus mehreren Quellen → Wiederholen → Ausgabe
Ausgabe	Text und Code im Unterhaltungsstil	Detaillierte, zitierte Berichte mit Inline-Diagrammen und ‑Bildern
Optimal für	Chatbots, Extraktion von Informationen, Zusammenfassung	Marktanalyse, detaillierte Recherche, Wettbewerbsanalyse

Hauptmerkmale

Deep Research bietet die folgenden Funktionen:

• Fundierung auf mehreren Quellen, darunter:
  • Remote-MCP-Server
  • Fundierung mit der Agent Search
  • Fundierung mit der Google Suche oder Web-Fundierung für Unternehmen, die auf strengen Datenschutz- und Filterstandards basieren, die für Unternehmensarbeitslasten geeignet sind
  • Inline-Uploads von Dateien und Ordnern (z. B. PDFs und Tabellen), damit Sie dem Recherche-Workflow direkt Kontext hinzufügen und Zitationen erhalten können
• Bild- und Diagrammausgabe: Detaillierte Berichte mit präsentationsfertigen Assets wie Inline-Infografiken, Matrixdiagrammen zur Marktpositionierung und Grafiken zur finanziellen Leistung erstellen
• Inline-Quellenangaben

Deep Research verwenden

Sie können über den globalen Endpunkt (v1beta1) auf den Gemini Deep Research-Agenten zugreifen. Verwenden Sie dazu entweder das Google Gen AI SDK oder direkte REST API-Anfragen. Ein Beispiel für die Verwendung finden Sie im Notebook „Introduction to Gemini Deep Research Pro“ auf GitHub.

Hinweis

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Check for the roles
1. In the Google Cloud console, go to the IAM page.

   Go to IAM
2. Select the project.

3. In the Principal column, find all rows that identify you or a group that you're included in. To learn which groups you're included in, contact your administrator.

4. For all rows that specify or include you, check the Role column to see whether the list of roles includes the required roles.
Grant the roles
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2. Select the project.
3. Click Grant access.

4. In the New principals field, enter your user identifier. This is typically the email address for a Google Account.

5. Click Select a role, then search for the role.
6. To grant additional roles, click Add another role and add each additional role.
7. Click Save.

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Deep Research-Aufgabe starten

Rechercheaufgaben erfordern iteratives Suchen und Lesen und können mehrere Minuten dauern. Sie müssen den Gemini Deep Research-Agenten asynchron ausführen.

Sie müssen die Hintergrundausführung und den Streamingmodus verwenden. Dazu müssen Sie die Felder background und stream in der Antwortkonfiguration auf True setzen, wenn Sie den Agenten ausführen. Die API gibt sofort ein partielles Interaction-Objekt zurück. Mit dem Attribut id können Sie eine Interaktion für Umfragen abrufen. Der Interaktionsstatus ändert sich von in_progress zu completed oder failed.

Python

import time
from google import genai

client = genai.Client(enterprise=True, project="PROJECT_ID", location="global")

interaction = client.interactions.create(
  input="Analyze competitive positioning for solar energy providers.",
  agent="deep-research-preview-04-2026",
  background=True,
  stream=True
)

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

while True:
  interaction = client.interactions.get(interaction.id)
  if interaction.status == "completed":
    print(interaction.steps[-1].content[0].text)
    break
  elif interaction.status == "failed":
    print(f"Research failed: {interaction.error}")
    break
  time.sleep(10)
      

REST

PROJECT_ID=PROJECT_ID;
curl --max-time 3600 --keepalive-time 10 -X POST \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    "https://aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/${PROJECT_ID}/locations/global/interactions" \
    -d '{
      "input": "Research the history of Google TPUs.",
      "agent": "deep-research-preview-04-2026",
      "background": true,
      "stream": true
    }'

Die API gibt sofort ein interaction_id zurück. Diese ID ist erforderlich, um die Verbindung zum Stream wiederherzustellen.

Streaming

Deep Research unterstützt das Streaming, um Echtzeit-Updates zum Forschungsfortschritt zu erhalten, einschließlich Zusammenfassungen der Überlegungen, Textausgabe und generierter Bilder. Sie müssen background=True und stream=True festlegen.

Im folgenden Beispiel wird eine Rechercheaufgabe gestartet und der Stream mit automatischer Wiederverbindung verarbeitet. Es werden interaction_id und last_event_id erfasst, damit die Verbindung bei einem Abbruch an der Stelle fortgesetzt werden kann, an der sie unterbrochen wurde.

from google import genai

client = genai.Client(enterprise=True, project="PROJECT_ID", location="global")

interaction_id = None
last_event_id = None
is_complete = False

def process_stream(stream):
  global interaction_id, last_event_id, is_complete
  for event in stream:
    if event.event_type == "interaction.created":
      interaction_id = event.interaction.id
    if event.event_id:
      last_event_id = event.event_id
    if event.event_type == "step.delta":
      if event.delta.type == "text":
        print(event.delta.text, end="", flush=True)
      elif event.delta.type == "thought":
        print(f"Thought: {event.delta.text}", flush=True)
    elif event.event_type in ("interaction.completed", "error"):
      is_complete = True

stream = client.interactions.create(
  input="Research the history of Google TPUs.",
  agent="deep-research-preview-04-2026",
  background=True,
  stream=True,
  agent_config={"type": "deep-research", "thinking_summaries": "auto"},
)

process_stream(stream)

while not is_complete and interaction_id:
  status = client.interactions.get(interaction_id)
  if status.status != "in_progress":
    break
  stream = client.interactions.get(
    id=interaction_id, stream=True, last_event_id=last_event_id,
  )
  process_stream(stream)

Verbindung zum Interaktionsstream wiederherstellen

Wenn du einen abgebrochenen Stream wiederherstellen möchtest, sende eine GET-Anfrage mit dem ursprünglichen interaction_id. Die API gibt alle vergangenen Ereignisse seit Beginn der Sitzung wieder, bevor sie mit Echtzeitaktualisierungen fortfährt.

Python

response = client.interactions.get(
  id = 'INTERACTION_ID',
  stream=True
)
for chunk in response:
  print(chunk)
      

REST

PROJECT_ID=PROJECT_ID;
INTERACTION_ID=INTERACTION_ID

curl -X GET \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    "https://aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/${PROJECT_ID}/locations/global/interactions/${INTERACTION_ID}"

Tools

Deep Research unterstützt mehrere integrierte und externe Tools. Standardmäßig (wenn kein „tools“-Parameter angegeben ist) hat der Agent Zugriff auf die Google Suche und den URL-Kontext. Sie können Tools explizit angeben, um die Funktionen des KI-Agenten einzuschränken oder zu erweitern. Zu den unterstützten Tools gehören:

Tool	Schlüssel	Hinweis
Google Suche	google_search	Im öffentlichen Web suchen Standardmäßig aktiviert.
MCP-Server	mcp_server	Verbindung zu Remote-MCP-Servern für den Zugriff auf externe Tools herstellen
Websuche für Unternehmen	enterprise_web_search	Internetsuche mit zusätzlichen Compliance-Kontrollen.
Agentensuche	vertex_ai_search	Suchen Sie in Ihren Websitedaten oder in Ihren Dokumentsammlungen.

Google Suche

Das Folgende ermöglicht die Google Suche als einziges Tool:

interaction = client.interactions.create(
  agent="deep-research-preview-04-2026",
  input="What are the latest developments in quantum computing?",
  tools=[{"type": "google_search"}],
  background=True,
  stream=True
)

MCP-Server

Geben Sie den Servernamen und die URL in der Toolkonfiguration an. Sie können auch Anmeldedaten übergeben und einschränken, welche Tools der Agent aufrufen kann.

Weitere Informationen finden Sie in der folgenden Referenz:

Feld	Typ	Erforderlich	Beschreibung
type	String	Ja	Muss "mcp_server" lauten.
name	String	Nein	Ein Anzeigename für den MCP-Server.
url	String	Nein	Die vollständige URL für den MCP-Serverendpunkt.
headers	Objekt	Nein	Schlüssel/Wert-Paare, die mit jeder Anfrage an den Server als HTTP-Header gesendet werden (z. B. Authentifizierungstokens).
allowed_tools	Array	Nein	Einschränken, welche Tools vom Server aufgerufen werden dürfen.

Sehen Sie sich folgendes Beispiel an:

interaction = client.interactions.create(
  agent="deep-research-preview-04-2026",
  input="How to deploy an app to Cloud Run on Google Cloud?",
  tools=[
    {
      "type": "mcp_server",
      "name": "Google Cloud Developer Knowledge",
      "url": "https://developerknowledge.googleapis.com/mcp",
      "headers": {"Authorization": "Bearer token"},
    }
  ],
  background=True,
  stream=True
)

Websuche für Unternehmen

Mit der Enterprise-Websuche können Organisationen generative KI-Antworten auf sicheren, konformen und aktuellen Webdaten basieren lassen. So können Entwickler und Unternehmen KI-Modelle mit dem Internet verbinden, ohne den Datenschutz oder die Einhaltung regulatorischer Anforderungen zu beeinträchtigen.

Sehen Sie sich folgendes Beispiel an:

interaction = client.interactions.create(
  agent="deep-research-preview-04-2026",
  input="Research on the latest trend on AI",
  tools=[
    {
      "type": "google_search",
      "search_type": ["enterprise_web_search"],
    }
  ],
  background=True,
  stream=True
)

Multimodale Eingaben

Deep Research unterstützt multimodale Eingaben, einschließlich Bilder und Dokumente (PDFs). So kann der Agent visuelle Inhalte analysieren und webbasierte Recherchen durchführen, die durch die bereitgestellten Eingaben kontextualisiert werden.

Sehen Sie sich folgendes Beispiel an:

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-preview-04-2026",
  background=True,
  stream=True
)

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

while True:
  interaction = client.interactions.get(interaction.id)
  if interaction.status == "completed":
    print(interaction.steps[-1].content[0].text)
    break
  elif interaction.status == "failed":
    print(f"Research failed: {interaction.error}")
    break
  time.sleep(10)

Verständnis von Dokumenten

Sie können Dokumente direkt als multimodalen Input übergeben. Der Agent analysiert die bereitgestellten Dokumente und führt auf Grundlage ihres Inhalts Recherchen durch.

Sehen Sie sich folgendes Beispiel an:

interaction = client.interactions.create(
  agent="deep-research-preview-04-2026",
  input=[
    {"type": "text", "text": "What is this document about?"},
    {
      "type": "document",
      "uri": "https://arxiv.org/pdf/1706.03762",
      "mime_type": "application/pdf",
    },
  ],
  background=True,
  stream=True
)

Steuerbarkeit und Formatierung

Sie können die Ausgabe des Agenten steuern, indem Sie in Ihrem Prompt bestimmte Formatierungsanweisungen angeben. So können Sie Berichte in bestimmte Abschnitte und Unterabschnitte unterteilen, Datentabellen einfügen oder den Tonfall für verschiedene Zielgruppen anpassen, z. B. „technisch“, „Führungsebene“ oder „informell“.

Definieren Sie die Ausgabe explizit in Ihrem Eingabetext. Sehen Sie sich folgendes Beispiel an:

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-preview-04-2026",
    background=True,
    stream=True
)

API-Referenz

Dieser Abschnitt enthält API-Referenzinformationen zur Verwendung des Gemini Deep Research-Agenten.

Weitere Informationen finden Sie unter Interactions API.

Methode: interactions.create

Vor- und Nachname:projects.locations.interactions.create

Startet eine neue Deep Research-Sitzung.

Endpunkt

Beitrag https://aiplatform.googleapis.com/v1beta1/{parent}/interactions

Parameter des Anfragetexts

Parameter für den Anfragetext können Folgendes umfassen:

Parameter	Typ	Beschreibung
agent	string	Erforderlich. Gibt den Agent-ID-Code an, z. B. deep-research-preview-04-2026.
background	boolean	Erforderlich. Führt die Interaktion asynchron aus. Muss auf true festgelegt sein.
stream	boolean	Erforderlich. Ermöglicht das Streaming. Muss auf true festgelegt sein.
input	array oder string	Erforderlich. Eine Liste mit Nutzereingaben. Es wird nur ein einzelnes Objekt unterstützt.
tools	array	Überschreibt die Standardtools. Unterstützt google_search, external_data_mcp, vertex_search usw.

Timeouts und Fehlerbehandlung

Bei der Interaktion mit einem Agent können Verbindungszeitüberschreitungen oder Systemfehler auftreten. In diesem Abschnitt wird erläutert, wie Sie Soft-Timeouts und schwerwiegende Fehler erkennen und beheben.

Weiche Zeitlimits

Ein Soft-Timeout tritt auf, wenn die Verbindung zur Interactions API unterbrochen wird, während der Agent noch eine Anfrage verarbeitet. Der KI-Agent führt die Anfrage im Hintergrund weiter aus.

Wenn du die Sitzung fortsetzen und wiedergegebene Ereignisse ansehen möchtest, stelle mit deinem interaction_id eine neue Verbindung zum Stream her. Weitere Informationen finden Sie unter Wiederverbindung mit dem Interaktionsstream herstellen.

Schwerwiegende Fehler

Ein schwerwiegender Fehler tritt auf, wenn ein Agent oder ein interner Systemfehler den Agent-Kontext vollständig beendet. Diese Fehler geben in der Regel den Statuscode HTTP 500 zurück. Häufige Ursachen sind das Überschreiten des Ausführungslimits von 120 Minuten oder ein Systemfehler.

Um diesen Fehler zu beheben, beenden Sie die aktuelle Sitzung und verfeinern Sie Ihre Anfrage, bevor Sie eine neue Sitzung starten.

Best Practices

Wenn Sie einem autonomen Agent Zugriff auf das Web und Ihre Dateien gewähren, ergeben sich daraus einzigartige Dynamiken. Beachten Sie bei der Implementierung Ihres Projekts die folgenden Best Practices:

• Nach Unbekannten fragen: Weisen Sie den Agenten explizit an, wie er mit fehlenden Daten umgehen soll. Sie können beispielsweise festlegen, dass angegeben werden soll, wenn eine Zahl nicht verfügbar ist, anstatt sie zu schätzen.

• Risiken durch Prompt-Injection vermeiden: Achten Sie darauf, dass hochgeladene Dateien aus vertrauenswürdigen Quellen stammen, da schädliche Dateien verborgenen Text enthalten können, der die Ausgabe eines Agenten manipulieren soll.

• Daten-Exfiltration vermeiden: Seien Sie äußerst vorsichtig, wenn Sie den Agenten bitten, vertrauliche interne Daten zusammenzufassen und ihm gleichzeitig Zugriff auf das öffentliche Web gewähren.

• Zitationen überprüfen: Obwohl Filter auf Unternehmensniveau angewendet werden, sollten Sie die in der Antwort angegebenen Zitationen immer überprüfen, um sicherzustellen, dass die Webquellen seriös sind.

Beschränkungen

Beachten Sie beim Planen Ihres Projekts die folgenden Einschränkungen:

• Nur Single-Turn: Es werden nur Single-Turn-Anfragen unterstützt. Die Verwendung des Felds previous_interaction_id der API wird nicht unterstützt.

• Sicherheit auf Unternehmensniveau: Während der Vorschau werden kundenverwaltete Verschlüsselungsschlüssel (Customer-Managed Encryption Keys, CMEK) und VPC Service Controls nicht unterstützt. Die Einschränkungen für den multiregionalen Datenstandort werden derzeit geprüft.

• Caching: Das implizite Caching ist für diesen Dienst standardmäßig aktiviert. Sie kann nicht deaktiviert werden.

• Datenaufbewahrung: Prompts und generierte Ausgaben werden für die Standardverarbeitung sieben Tage lang gespeichert. Wenn Sie die Fundierung mit der Google Suche verwenden, speichert Google Prompts, Kontextinformationen und generierte Ausgaben drei Tage lang für Debugging und Tests. Wenn Sie Fundierung mit der Google Suche verwenden, können Sie das Speichern dieser Informationen nicht deaktivieren. Wenn Sie keine Datenaufbewahrung benötigen, empfiehlt es sich, Grounding mit Enterprise Web Search zu verwenden.

Preise

Deep Research nutzt die fortschrittlichen Funktionen zum logischen Schlussfolgern von Gemini, um mehrstufige agentische Rechercheaufgaben auszuführen. Die Abrechnung umfasst die Modellnutzung (Tokens) und die Ausführung von Tools (Suche und Fundierung).

Weitere Informationen finden Sie unter Preise.

Kosten-Tracking

Standardmäßig wendet der Gemini Deep Research-Agent automatisch das Nutzerlabel is_deep_research auf seine Vorgänge an. In Google Cloudsind Labels einfache Schlüssel/Wert-Paare, mit denen Sie Ressourcen organisieren und Kosten in Ihrer Infrastruktur nachverfolgen können.

• Automatisierte Kennzeichnung: Sie müssen dieses Label nicht manuell in Ihren API-Anfragen konfigurieren. Der Agent fügt das Label is_deep_research standardmäßig für alle ausgeführten Aufgaben ein.

• Abrechnungsfilterung: Deep Research-Abrechnungsberichte können mit dem Abrechnungslabel is_deep_research gefiltert werden.

• Umfassendes Tracking: Das Abrechnungslabels is_deep_research wird sowohl für die Modellnutzung (Eingabe- und Ausgabetokens) als auch für die Tool-Ausführung (Nutzung von Suche und Fundierung) angewendet. So können Sie die Gesamtkosten Ihrer asynchronen Recherche-Workflows zusammenfassen und berechnen.

Hinweis :Weitere Informationen zu umfassenderen Strategien für die Verwendung von Labels zur Ressourcenorganisation und Kostenzuordnung in Ihrer Google Cloud -Umgebung finden Sie in der Resource Manager-Dokumentation zu Labels.

Kontingent

Um mehr Traffic, gleichzeitige Hintergrundaufgaben oder höhere Forschungsanforderungen zu bewältigen, können Sie eine Kontingenterhöhung für die Agent Platform API direkt in Ihrem Google Cloud -Projekt anfordern.

So erhöhen Sie Ihr Kontingent:

1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Kontingente und Systemlimits auf.

   Zur Seite „Kontingente und Systemlimits“

2. Achten Sie darauf, dass Sie das richtige Projekt ausgewählt haben, in dem Ihre Deep Research-Arbeitslasten ausgeführt werden.

3. Suchen Sie im Filter-Suchfeld nach Agent Platform API (aiplatform.googleapis.com), um die relevanten Kontingente für Agenten und Interaktionen zu finden.

4. Wählen Sie das Kontingentlimit aus, das Sie anpassen möchten.

5. Klicken Sie auf Kontingente bearbeiten.

6. Geben Sie im Dialogfeld Kontingentänderungen im Feld Neuer Wert das gewünschte Limit ein. Geben Sie in der Beschreibung des Antrags eine klare Begründung an. Wenn Sie Ihren spezifischen Deep Research-Anwendungsfall, die Anforderungen an die Hintergrundausführung und die erwarteten Trafficmuster angeben, kann dies den Genehmigungsprozess beschleunigen.

7. Klicken Sie auf Anfrage senden.

Hinweis :Die Bearbeitung von Anfragen zur Kontingenterhöhung dauert in der Regel einige Arbeitstage. Wir empfehlen dringend, die Nutzung zu überwachen und Erhöhungsanfragen proaktiv vor dem Start der Produktion oder erwarteten Nutzungsspitzen zu senden.

Compliance und Sicherheit

In diesem Abschnitt wird erläutert, wie Ihre Daten aufbewahrt und im Cache gespeichert werden. Außerdem werden die Sicherheitskontrollen aufgeführt, die während der Vorschau nicht unterstützt werden.

Datenaufbewahrung

Prompts und generierte Ausgaben werden für die Standardverarbeitung sieben (7) Tage lang gespeichert.

Wie im Abschnitt 19 „Generative KI-Dienste: Fundierung mit der Google Suche“ der dienstspezifischen Nutzungsbedingungen beschrieben, speichert Google Prompts und Kontextinformationen, die Kunden bereitstellen, sowie generierte Ausgaben für drei (3) Tage, um fundierte Ergebnisse und Suchvorschläge zu erstellen. Diese gespeicherten Informationen können für das Debugging und Testen von Systemen verwendet werden, die die Fundierung mit der Google Suche unterstützen. Wenn Sie Grounding mit der Google Suche verwenden, können Sie das Speichern dieser Informationen nicht deaktivieren. Wenn Sie keine Datenaufbewahrung benötigen, empfehlen wir Web Grounding for Enterprise.

Caching

Implizites Caching ist für Deep Research standardmäßig aktiviert und kann nicht deaktiviert werden.

Sicherheitskontrollen

Die folgenden Sicherheitskontrollen werden während der Vorschau nicht unterstützt:

• Kundenverwaltete Verschlüsselungsschlüssel (CMEK, Customer-Managed Encryption Keys)
• VPC Service Controls (VPC-SC)
• Access Transparency (AXT)
• Datenstandort
• Datenstandort in mehreren Regionen

Nächste Schritte

Referenz

Interactions API-Referenz

Hier erfahren Sie mehr über die Interactions API, mit der Sie mit einem Agent interagieren können.

Tutorial

Notebook: Introduction to Gemini Deep Research Agent

Mit diesem Deep Research-Python-Notebook auf GitHub loslegen