Gemini Deep Research Max：整夜跑 160 次搜尋的自主研究代理實戰指南

Deep Research Max 為何徹底改變 Gemini 的用法

Google 剛於 2026 年 4 月 22 日正式推出 Deep Research Max——由 Gemini 3.1 Pro 驅動的自主研究代理。它能同時執行多達 160 次網絡搜尋，閱讀並整合結果，然後在一夜之間交回一份附完整引用的結構化報告。多數 Gemini 用戶仍把它當作聊天機器人；但這次更新之後，它其實是一支研究團隊。

這篇指南針對每週都會使用 Gemini、Claude 或 ChatGPT 的實戰派使用者，說明這個新代理究竟做什麼、在何種場景最值得用，以及如何寫出一個能產生「可直接開會用」報告的提示。

Deep Research Max 屬於 Google AI Ultra 付費功能；標準版 Deep Research 則對 Google AI Pro 訂戶與免費用戶（有配額限制）開放，資料依據 Google 於 2026 年 4 月 22 日在 blog.google 發佈的公告。

Gemini Deep Research Max 到底是什麼？

Deep Research Max 是 Gemini 內建的自主研究代理，使用 Gemini 3.1 Pro 搭配延長的推理運算時間。它會接收一個提示、拆解成子問題、跑幾十次搜尋、閱讀來源，最後輸出一份有引用的完整報告。處理一個複雜題目通常需要 15 至 45 分鐘代理運算時間，而同樣的題目你親手處理可能要花 2 至 3 小時。

它與一般 Gemini 聊天最大的分別，是可以完全異步執行。你提交提示、審視或修改研究計劃、然後關掉視窗。報告完成後會出現在 Gemini 主頁或 email 通知中。

根據 Google 的官方公告，Deep Research Max 亦可透過 Model Context Protocol（MCP）連接私人資料，例如 Google Drive、Gmail，以及 Notion、Salesforce 與自建資料庫等企業連接器。

Deep Research 與 Deep Research Max 有何不同？

兩個代理流程相同——提示、計劃、執行、報告——但在速度與深度之間做了不同取捨。標準 Deep Research 大約在 5 至 10 分鐘內完成，執行約 30 至 50 次搜尋。Deep Research Max 需要 20 至 60 分鐘，執行 100 至 160 次搜尋，閱讀更多來源並交叉驗證主張。

什麼時候用標準 Deep Research：

--- 一小時內要進會議，需要即時背景簡報

--- 題目是公共網絡覆蓋充足的主題（例如市場概覽、競爭對手速寫）

--- 報告由你親自閱讀與核實，不會直接轉寄出去

什麼時候用 Deep Research Max：

--- 報告將轉交客戶或管理層

--- 題目橫跨多個領域，需要交叉引用

--- 你想讓代理整夜執行，第二天早上就能看到成品

--- 問題涉及需要三個以上來源互相驗證的數字主張

實際上如何啟動一次 Deep Research Max 任務？

開啟 gemini.google.com，點選模型切換器，選擇 Deep Research Max。貼上你的研究題目後，Gemini 會先產生一份研究計劃——通常是 8 至 15 條子問題——並在執行前顯示給你確認。這個時刻就是你注入判斷的關鍵點，整份報告 90% 的品質由此決定。

真正有效的四步流程：

--- 1. 寫一個指明「交付物、讀者、決策用途」的提示

--- 2. 審視建議的研究計劃，加入、刪除或重新排序子問題

--- 3. 按下開始研究，然後可以放心關掉視窗

--- 4. 收到報告後，在同一對話內追問 2 至 3 條問題，修正薄弱段落

多數使用者忽略的，正是第四步。Deep Research Max 可以針對你的指令「把第四節再深入研究」或「幫香港市場數據找 3 個更新的來源」再跑一次特定部分。

一個高品質的 Deep Research 提示應該長什麼樣？

好的 Deep Research 提示會指明交付物、讀者、研究範圍，以及這份報告要支援什麼決策。含糊的提示（例如「幫我研究香港 AI 趨勢」）會產出萬用但無力的報告；具體的提示才能產出可以轉寄出去的成品。

今天就可以試用的提示：

角色：你是資深研究分析師，正為一位考慮於 2026 年推動 AI 應用的香港中小企老闆準備簡報。

任務：輸出一份 2,500 字、題為〈香港中小企 AI 應用現況——2026 年 4 月〉的研究報告。

結構：

--- 行政摘要（200 字以內）

--- 應用率數據，引用至少 3 個 2025 或 2026 年發佈的來源

--- 香港中小企實際在用的 5 大 AI 工具，附港幣價格

--- 3 個常見陷阱，每個配一個真實公司案例

--- 2025-2026 政府資助計劃（TVP、BUD 基金、任何新的 AI 專項計劃）

--- 針對一間 20 人、無內部 AI 團隊的公司的 5 項下一步建議

約束條件：每個數據即時引用來源；優先採用香港本地來源；任何來源有分歧的主張都要標示；語言淺白，避免行銷術語。

把整段提示完整貼入 Deep Research Max，你會收到一份 80% 可以直接送出的報告。

Deep Research Max 最擅長處理哪些任務？

Deep Research Max 最擅長需要比較大量來源、整合量化數據、交叉驗證主張的任務；它在需要業內判斷、未被索引的即時內容（封閉 Slack / Discord 對話），或高度專業的學術推理任務上表現較弱。

對實戰派最有價值的使用場景：

--- 競爭對手地圖報告（5 至 15 間公司，在 8 至 12 個維度上比較）

--- 客戶提案前的行業趨勢簡報

--- 基於三個以上數據源交叉三角定位的市場規模估算

--- 法規監管總覽（例如「2025-2026 年香港 PDPO 執法有什麼變化？」）

--- 接上 MCP 連接 Google Drive 後，可以整合內部知識庫

仍然力有不逮的任務：

--- 過去 6 小時的突發新聞（爬蟲延遲）

--- 付費牆後的研究（Bloomberg、WSJ、多數學術期刊）

--- 任何需要訪問真人的任務

常見錯誤有哪些？

破壞 Deep Research Max 報告品質的三大錯誤是：略過計劃審視、讓代理完全自行挑選來源、盲目信任最終報告而不核對數字。任何一個錯誤都會讓你以為已經完成的報告，多花 30 分鐘重做。

錯誤一：略過計劃審視

研究計劃正是你注入判斷的位置。如果代理建議「搜尋 AI 應用數據」，你應該改為「搜尋 2025-2026 年 AI 應用數據，優先使用金管局、數碼港、貿發局來源」。每一次計劃編輯都會成倍提升輸出品質。

錯誤二：不加過濾接受所有引用

Deep Research Max 會引用真實來源，但偶爾會錯配統計數據或用錯年份。送出報告前，至少要對最關鍵的 3 至 4 個數字做逐一核實。

錯誤三：不做跟進追問

第一份報告永遠只是草稿。問它「基於來源品質，哪一節最薄弱？」——它會告訴你，然後你可以針對該節重跑一次。

對比 ChatGPT Deep Research 與 Claude Research，應該怎麼選？

ChatGPT Deep Research（OpenAI）、Claude Research（Anthropic）以及 Gemini Deep Research Max 流程大致相同——計劃、搜尋、閱讀、撰寫。實際差異在於速度、來源廣度，以及透過 MCP 處理私人資料的能力。沒有任何一個代理能贏下所有場景；正確的選擇取決於你要研究什麼。

快速決策框架：

--- 最快返回、引用最乾淨——ChatGPT Deep Research

--- 專業或技術主題推理最深——Claude Research

--- 最完整覆蓋公開網絡 + Google Workspace 整合——Gemini Deep Research Max

實戰上最有效的做法，是把同一個提示交給兩個代理執行，再比對輸出。兩者重疊的結論是可信訊號；兩者分歧之處，才是你真正要動腦的地方。

這星期就把 Deep Research Max 融入你的工作

Deep Research Max 不是噱頭。它真的能減去每週三下午那種「開幾十個分頁、複製貼上」的研究工作——壓縮幅度大概在 60% 至 80%。關鍵是三個習慣：把提示寫成交付物簡報、在執行前編輯計劃、用追問修正薄弱段落。

把它融入你每週流程的方法很簡單：凡是你現在要花超過 90 分鐘才能完成的報告請求，都交給它。那些你知道下週一會被問到的問題，晚上就讓它跑一次，隔天早上成品已經在等你。把它疊加上 Gmail、Drive、Calendar 等 Workspace 連接器，它會抓到你自己都會忘記帶上的上下文。

懂AI的冷，更懂你的難 — UD 同行28年，讓科技成為有溫度的陪伴。Deep Research Max 這類 AI 代理威力強大，但它真正發揮作用，需要融入一個真人能信賴的工作流。而這正是下一步最難的地方：把一次成功的提示，變成整個團隊每天可以重複使用的系統。

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