구글, Gemini 3.1 Pro 기반 '딥 리서치 맥스' 공개…MCP 연동 및 차트 생성 지원

AI에게 심층 리서치를 맡겼다가 인터넷 블로그를 대충 짜깁기한 듯한 답변을 받고 실망한 적이 있다면 이번 소식을 주목할 만합니다. 기업 내부 데이터나 유료 전문 데이터베이스에 접근하지 못하는 한계는 그동안 AI 리서치 도입의 가장 큰 걸림돌이었습니다.

구글이 이 문제를 풀기 위해 Gemini 3.1 Pro를 기반으로 한 차세대 자율형 리서치 에이전트인 Deep Research와 Deep Research Max를 공개했습니다. 두 에이전트는 현재 Gemini API의 Interactions API를 통해 유료 티어 대상 공개 프리뷰로 제공되며, 조만간 Google Cloud에서도 지원될 예정입니다.

실시간 대화용과 밤샘 분석용으로 분리

구글은 사용 목적에 맞춰 에이전트를 두 가지로 완전히 분리하는 방식을 택했습니다.

기본형인 Deep Research는 지난 12월에 나온 프리뷰 버전을 대체합니다. 지연 시간과 비용을 크게 줄여 사용자가 실시간으로 결과를 기다려야 하는 대화형 서비스나 앱에 붙이기 알맞습니다.

반면 Deep Research Max는 깊이와 정확성을 극대화한 버전입니다. 테스트 타임 컴퓨팅을 확장 적용해 여러 차례 검색과 추론, 교차 검증을 거쳐 최종 보고서를 완성합니다. 구글은 애널리스트가 퇴근 전 야간 배치 작업을 걸어두면 아침 출근길에 완성도 높은 실사 보고서를 받아보는 시나리오를 예로 들었습니다.

조사가 시작되기 전에 에이전트가 세운 조사 계획을 사람이 검토하고 수정할 수 있는 협업 계획 기능도 지원해 엉뚱한 방향으로 리서치가 새는 일을 막았습니다.

전문 데이터베이스 연동과 인포그래픽 자동 생성

기술적으로 가장 눈에 띄는 변화는 모델 컨텍스트 프로토콜 지원입니다.

이제 MCP를 통해 기업의 자체 데이터베이스는 물론 FactSet, S&P Global, PitchBook 같은 전문 금융 데이터 공급자의 스트림을 직접 연결할 수 있습니다. 필요하다면 웹 검색을 아예 끄고 사내 데이터만 조사하도록 격리하는 것도 가능합니다.

결과물 포맷도 크게 개선되었습니다. 줄글 텍스트만 쏟아내던 방식에서 벗어나 HTML이나 Nano Banana를 활용해 차트와 인포그래픽을 보고서 본문 안에 직접 시각화해 줍니다. 입력 단계에서도 PDF, CSV 문서뿐 아니라 이미지와 오디오, 비디오를 한꺼번에 넣어 맥락을 제공할 수 있습니다.

왜 중요한가

우리는 이번 발표로 AI 리서치가 단순한 요약 비서를 넘어 실제 업무 파이프라인의 핵심 인프라로 자리 잡기 시작했다고 봅니다.

금융이나 바이오처럼 오차 허용 범위가 좁은 분야에서는 공개 웹 데이터만으로 신뢰성 있는 보고서를 만들 수 없었습니다. 구글이 MCP를 앞세워 FactSet이나 S&P Global 같은 기관 데이터와 손을 잡은 것은 전문직의 실제 작업 환경을 정확히 파고든 영리한 전략입니다. 사람이 며칠 동안 수작업으로 취합해야 했던 공시 자료와 시장 수치를 클릭 한 번으로 시각화 보고서까지 뽑아낼 수 있게 되었습니다.

다만 Max 모델처럼 긴 시간 동안 반복 추론을 수행하는 작업 방식은 호출 비용이 만만치 않을 것으로 보입니다. 모든 리서치에 무턱대고 Max를 돌리기보다는 즉각적인 검색과 밤샘 분석의 경계를 나누는 파이프라인 설계가 기업의 새로운 과제가 될 것입니다.