Gemini Deep Research est une fonction d'agent de recherche approfondie lancée par Google basée sur le grand modèle Gemini 2.5 Pro. Il peut formuler de manière indépendante des plans de recherche, effectuer plusieurs séries de recherches, vérifier les sources d'informations et générer des rapports de recherche structurés avec des références, réduisant ainsi les heures de recherche informatique en 5 à 15 minutes.

Gemini Deep Research — Agent de recherche approfondie de Google AI

Paramètres et statistiques de base

Projet	Spécifications
Nom du produit	Recherche approfondie Gémeaux
Catégorie	Agent de recherche en IA / Recherche approfondie
Développeur	Google
Formulaire de livraison	Fonctionnalité Web (gemini.google.com)
Modèle sous-jacent	Gémeaux 2.5 Pro / Gémeaux 2.5 Flash
Capacité de recherche	Plusieurs cycles de recherche Web indépendante, jusqu'à 100+ recherches dans une seule étude
Fenêtre contextuelle	Jusqu'à 1 million de jetons
Format de sortie	Rapport de recherche structuré (comprenant introduction, corps, conclusion, liste de citations)
Langues prises en charge	Multilingue (y compris le chinois, l'anglais, le japonais, etc. Plus de 30 langues)
Quotas gratuits	La version gratuite de Gemini est limitée (environ 3 à 5 fois par jour) et la version premium est illimitée
Durée de recherche unique	Environ 5 à 15 minutes (varie en fonction de la complexité de la recherche)

Gemini Deep Research est la fonctionnalité d'agent de recherche approfondie de Google au sein de la plateforme Gemini. Contrairement à l'IA traditionnelle basée sur le chat, le mode Deep Research peut formuler de manière autonome un plan de recherche, effectuer plusieurs séries de recherches sur le Web, vérifier les sources d'informations et finalement générer un rapport de recherche complet avec une structure complète et des citations détaillées. Cette fonctionnalité réduit à 5 à 15 minutes une recherche sur ordinateur qui aurait pris des heures, voire des jours. Dans le cadre d'un test de scénario typique, Deep Research a effectué un total de 47 recherches indépendantes sur le thème « Tendances du commerce électronique en Asie du Sud-Est en 2026 », couvrant plus de 60 noms de domaine indépendants, et a finalement généré un rapport complet contenant 12 chapitres et 23 sources de citation.

Reconnaissance des utilisateurs et du marché

Depuis son lancement en 2025, Gemini Deep Research est devenu un outil commun aux travailleurs du savoir et aux chercheurs. Selon la conférence officielle I/O 2026 de Google, la fonction Deep Research traite chaque mois plus de millions de demandes de recherche, couvrant plusieurs secteurs verticaux tels que la finance, les soins médicaux, l’éducation et la technologie. Des revues tierces (telles que The Verge, TechCrunch) montrent que la couverture des informations et l'exactitude des citations des rapports générés par Deep Research se situent au premier niveau parmi les outils de recherche en IA similaires - la couverture des sources d'informations sur 10 sujets de recherche transversaux est d'environ 30 % supérieure à celle des produits concurrents, et la précision des citations atteint plus de 94 %.

Positionnement sur le marché : Deep Research n'est pas un produit indépendant, mais une fonction à valeur ajoutée de la plateforme Gemini. Ceci est différent de Perplexity Deep Research (un produit d'abonnement indépendant) et d'OpenAI Deep Research (une fonctionnalité supplémentaire de ChatGPT) : son entrée d'acquisition de clients est l'énorme base d'utilisateurs de Gemini (des centaines de millions d'utilisateurs actifs mensuels dans le monde), plutôt qu'un entonnoir de croissance indépendant. Cette stratégie d'intégration réduit les coûts d'acquisition de clients, mais signifie également que le rythme et l'orientation des itérations de produits sont limités par la feuille de route globale de Gemini.

Avantage de coût

Dimensions comparatives	Recherche approfondie Gémeaux	Recherche manuelle sur ordinateur	Recherche approfondie sur la perplexité
Temps d'étude unique	5-15 minutes	4-8 heures	3 à 10 minutes
Annotation de citation	✅ Annotez automatiquement les URL et les paragraphes sources	❌ Enregistrement manuel requis	✅Annotation automatique
Validation croisée des informations	✅ Comparaison multi-sources + identification automatique des contradictions	Fiez-vous à votre expérience personnelle	✅ Comparaison multi-sources
Formulation d'un plan de recherche	✅ IA générée automatiquement + réglable par l'utilisateur	✅Formulation manuelle	✅ IA générée automatiquement
Coût (unique)	Gratuit / Avancé 19,99 $/mois (durée illimitée)	Coût de la main-d'œuvre 50-200 $/heure	Pro 20 $/mois (durées limitées)
Plusieurs tours de questions	✅ Pris en charge (la recherche incrémentielle ne sera pas répétée dans son intégralité)	✅ Mais le coût augmente linéairement	✅ Pris en charge

Déduction quantitative de la réduction des coûts et de l'amélioration de l'efficacité :

Scénario	Méthode traditionnelle	Utiliser la recherche approfondie	Économies
Recherche sur l'industrie des projets de conseil de taille moyenne	Analyste junior 2-3 jours, les honoraires sont d'environ 500-1 000 $	15 minutes à compléter, incluses dans les frais d'abonnement	Coût réduit à moins de 1/10
Rapport mensuel de surveillance des produits concurrentiels	Analyste 5 jours/mois, coût mensuel environ 1 500 à 2 500 $	Abonnement avancé 19,99 $/mois, utilisation illimitée	Économies annuelles d'environ 18 000 à 30 000 $
Revue de la littérature académique (50 articles)	1 à 2 semaines de peignage manuel par des étudiants diplômés	10-15 minutes pour générer la première version de la revue	L'efficacité du temps a été multipliée par 100+

Le côté C peut être utilisé un nombre illimité de fois grâce à l'abonnement Gemini Advanced, et les frais mensuels représentent moins d'une fraction d'une enquête manuelle ; Les développeurs d'API peuvent être facturés par jeton via l'API Gemini ; Les clients Entreprise peuvent choisir le forfait Entreprise pour obtenir une isolation des données et une assistance personnalisée.

Fonctions principales

• Développement d'un plan de recherche autonome : une fois que l'utilisateur a saisi le sujet de recherche, l'IA génère automatiquement un plan de recherche contenant 3 à 8 sous-questions, que l'utilisateur peut confirmer ou ajuster avant de l'exécuter. Au cours de la phase d’esquisse, vous pouvez évaluer la profondeur de la compréhension de l’IA sur le sujet de recherche et corriger l’orientation si nécessaire.
• Plusieurs cycles de recherche approfondie : effectuez des recherches sur le réseau en séquence selon le plan de recherche et dérivez automatiquement les termes de recherche suivants en fonction des informations acquises pour former un arbre de recherche approfondi. Élargissez automatiquement la portée de la recherche lorsque les informations sont insuffisantes ou que des contradictions sont trouvées. Une seule étude peut déclencher jusqu’à plus de 100 recherches de pages Web.
• Synthèse d'informations multi-sources : extrayez les informations clés de différentes sources et identifiez automatiquement les points de vue consensuels et les points de désaccord. Lorsque plusieurs sources diffèrent sur un même fait, le rapport note clairement le désaccord et donne le fondement et l'évaluation de la crédibilité de chaque partie.
• Génération de rapports structurés : produisez un rapport de recherche formel contenant un résumé, un texte de chapitre, un tableau de comparaison de données, une conclusion et une liste complète de citations. Le format est proche du niveau du rapport de recherche professionnel et peut être directement utilisé pour le reporting interne ou la livraison aux clients.
• Visualisation des progrès et intervention manuelle : les cycles de recherche terminés et les points d'information clés découverts sont affichés en temps réel pendant le processus d'exécution de la recherche, et les utilisateurs peuvent intervenir à tout moment pour ajuster la direction de la recherche.
• Questionnement interactif : une fois le rapport généré, l'utilisateur peut lancer des questions sur des chapitres spécifiques, et l'IA effectuera des recherches supplémentaires uniquement sur la direction du questionnement et l'ajoutera au rapport, en préservant l'intégrité du rapport d'origine.

Evolution du modèle et de la version

Version/Phase	Temps	Changements majeurs
Version préliminaire	2025-T1	Le premier lot d'expériences pour les utilisateurs de Gemini Advanced, prenant en charge la recherche de base et la génération de rapports
Version officielle	2025-T2	Couverture de recherche étendue, prenant en charge la sortie d'images et de tableaux de données
Intégration Gémeaux 2.5	2025-T3	Mise à niveau vers 1 million de fenêtres contextuelles, rapports étendus de 5 à 8 pages à 15 à 20 pages
Gratuit et ouvert	2025-T4	Les utilisateurs gratuits reçoivent un quota d'utilisation limité de Deep Research
Version des questions	2026-T1	Prend en charge les questions interactives et l'expansion de la direction
Version actuelle	2026-T2	Couverture de recherche multilingue améliorée et lancement d'une solution d'isolation des données au niveau de l'entreprise

Les capacités de Gemini Deep Research sont étroitement liées à l'itération du modèle Gemini sous-jacent. Chaque mise à niveau du modèle de base Gemini améliore directement la qualité des rapports et la profondeur de l'inférence. Après la mise à niveau vers 1 million de fenêtres contextuelles au troisième trimestre 2025, Deep Research sera en mesure de traiter davantage de résultats de recherche simultanément, et les rapports générés passeront de 5 à 8 pages précédentes à un niveau de rapport de recherche complet de 15 à 20 pages.

Avantages techniques

La technologie de base de Gemini Deep Research consiste à combiner profondément les capacités de raisonnement de grands modèles de langage avec des capacités de recherche de réseau en temps réel pour former un flux de travail en boucle fermée de « planification-exécution-synthèse-référence ». Par rapport aux produits concurrents tels que Perplexity Deep Research, sa principale différenciation réside dans les avantages sous-jacents de l'interface du moteur de recherche Google : il peut obtenir un contenu de page Web plus complet (plutôt que de simples fragments de résumé), prendre en charge un contrôle plus granulaire des paramètres de recherche et utiliser le graphique de connaissances de Google pour le raisonnement des relations entre entités.

• Phase de planification : utilisez les capacités de raisonnement en chaîne de pensée de Gemini pour décomposer de vastes sujets de recherche en questions de recherche spécifiques exécutables, évaluer la densité d'informations et la nécessité de recherche de chaque sous-question et éviter de gaspiller des ressources de recherche sur des directions de faible valeur.
• Phase d'exécution : appelez l'API de recherche Google pour obtenir le contenu de la page Web en temps réel, analysez les informations collectées après chaque cycle de recherche et déterminez automatiquement si des recherches supplémentaires ou des ajustements des orientations de recherche sont nécessaires. Lancez automatiquement des recherches de vérification lorsque les informations proviennent d’une seule source ou lorsque des données contradictoires existent.
• Étape de synthèse : Toutes les informations sont dédupliquées, validées de manière croisée et les contradictions identifiées, puis organisées dans un rapport de recherche structuré. Utilisez plusieurs cycles d'itération - d'abord un tri grossier, puis un tri fin pour garantir que le contenu de référence correspond avec précision à la conclusion correspondante.
• Phase de citation : suivez automatiquement l'URL source de chaque élément d'information et marquez-la comme note de bas de page dans le texte du rapport. Les guillemets permettent d'accéder au paragraphe de texte d'origine pour faciliter la vérification par l'utilisateur.

Différenciation clé : différent de la simple solution « recherche + résumé », le mécanisme de recherche autonome à plusieurs tours de Deep Research peut creuser des niveaux d'informations plus profonds et éviter les informations superficielles qui ne restent que sur la première page des résultats de recherche. Les avantages sous-jacents de l'interface du moteur de recherche Google le rendent supérieur aux solutions concurrentes qui s'appuient sur des API de recherche tierces en termes de fraîcheur et de couverture des informations.

Analyse technique approfondie - stratégie de recherche et algorithme de synthèse d'informations :

La stratégie de recherche de Deep Research utilise un arbre de décision hybride « largeur d'abord + profondeur d'abord ». La première étape (largeur d'abord) : après avoir décomposé le sujet de recherche des utilisateurs en 3 à 8 sous-problèmes, lancez une recherche initiale pour chaque sous-problème et évaluez la densité de l'information et la qualité de la source dans chaque direction. La deuxième étape (profondeur d'abord) : Déclenchez automatiquement l'expansion des termes de recherche générative pour les sous-directions à haute densité d'informations - par exemple, le sujet d'origine est "Tendances du commerce électronique en Asie du Sud-Est". Après la recherche initiale, il a été constaté que la direction « Taux de pénétration du commerce électronique en Indonésie » contient des informations riches mais des conflits de données. Le système générera automatiquement 3 à 5 termes de recherche affinés tels que « Rapport de comparaison des données sur le taux de pénétration du commerce électronique en Indonésie 2026 » pour la recherche de vérification.

L'étape de synthèse de l'information adopte un mécanisme « d'évaluation des preuves graduées » : chaque résultat de recherche est évalué pour sa qualité en trois dimensions avant d'être inclus dans le rapport : autorité source (poids du nom de domaine : .gov/.edu > médias connus > blogs ordinaires > forums), actualité (plus le délai de publication est proche, plus le score est élevé) et pertinence (similarité sémantique avec la sous-question actuelle). Les sources inférieures au seuil sont déclassées ou exclues. Lorsque plusieurs sources sont en désaccord sur le même fait, le système indiquera clairement dans le rapport « XX source affirme A, mais YY source affirme B » et joindra un résumé de leurs fondements respectifs, plutôt que de simplement sélectionner l'opinion majoritaire.

Indicateurs de performance et contraintes d'ingénierie :

Indicateurs	Valeurs typiques	Descriptif
Cycles de recherche uniques	10-30 tours	En fonction de la complexité du sujet
Nombre total de recherches pour une seule étude	30 à 100+ fois	Y compris recherche initiale + recherche de vérification + recherche de suivi
La recherche couvre les noms de domaine indépendants	20-80	Après la déduplication
Longueur moyenne du rapport	3 000 à 8 000 mots	Environ 5 à 20 pages
Consommation de temps maximale pour une seule étude	15 minutes	Tronquer automatiquement la sortie des informations collectées en cas d'expiration du délai
Taux d'exactitude des citations	~94%	Évaluation par un tiers (taux d'existence de la source + exactitude de l'association)
Délai d'index de recherche	Minutes en heures	Faites attention à la fraîcheur des événements en temps réel
Contrôle de la fréquence des appels API	Inédit	Il est recommandé de confirmer via la documentation de l'API Gemini

Comment utiliser

1. Visitez gemini.google.com et connectez-vous à votre compte Google.
2. Sélectionnez le mode « Recherche approfondie » dans la zone de saisie (ou ajoutez la directive « /research »).
3. Entrez le sujet de recherche, tel que « Analyse du paysage concurrentiel du marché mondial des puces IA en 2026 ».
4. L'IA génère automatiquement un plan de recherche (3 à 8 sous-questions) et commence l'exécution après confirmation.
5. Attendez 5 à 15 minutes et vous pourrez visualiser la progression en temps réel pendant l'exécution de l'étude.
6. Lisez le rapport de recherche généré et posez des questions sur un contenu spécifique.

Entrée	Scénarios applicables	Portée fonctionnelle
gemini.google.com (Web)	Recherche quotidienne, rédaction de rapports	Toutes les fonctions (y compris le questionnement, l'expansion de la direction)
Application Google (mobile)	Recherche rapide	Recherche de base et résumé
API Gemini (Développeur)	Intégration de processus automatisés	Prise en charge des paramètres de recherche personnalisés et des modèles de rapport

Exemple d'utilisation de l'API (Python) :

importer google.generativeai en tant que genai

genai.configure(api_key="VOTRE_API_KEY")
modèle = genai.GenerativeModel('gemini-2.5-pro')
réponse = model.generate_content(
    "Recherche utilisant le modèle Deep Research : tendances de commercialisation des grands modèles open source en 2026",
    génération_config={"température": 0.3}
)

Prix des produits

Forfait	Prix ​​	Quota de recherche approfondie	Avantages supplémentaires
Version gratuite Gémeaux	0 ¥	Horaires limités par jour (environ 3 à 5 fois/jour)	Fonctions de base des Gémeaux
Gémeaux Avancé	19,99 $/mois (environ 145 ¥)	Recherche approfondie illimitée, file d'attente de traitement prioritaire	Stockage cloud 2 To + accès prioritaire aux modèles
Entreprise Gémeaux	Devis personnalisé	Illimité + Isolation des données d'entreprise + Console de gestion	SSO, journaux d'audit, certification de conformité

Pour les utilisateurs fréquents, passez au forfait Advanced pour des durées illimitées et une priorité de traitement plus rapide. Remarque : La version gratuite a un quota quotidien limité de recherche approfondie. S'il est dépassé, vous devrez attendre la réinitialisation ou la mise à niveau le lendemain.

Scénarios d'application

• Étude de marché de l'industrie : saisissez « Tendances du marché du commerce électronique en Asie du Sud-Est 2026 », collectez automatiquement des rapports de l'industrie, des actualités et des données statistiques, effectuez des recherches approfondies sur des sous-thèmes tels que « Taux de pénétration du commerce électronique en Indonésie », « Infrastructure de paiement en Thaïlande » et d'autres sous-thèmes, puis obtenez une sortie complète.
• Analyse des produits concurrents : saisissez « Comparez les différences de capacités de programmation entre Google Gemini, OpenAI GPT et Claude », effectuez une comparaison horizontale sur plusieurs dimensions (précision de la génération de code, prise en charge multilingue, capacités de débogage) et générez un tableau de comparaison. Chaque conclusion est accompagnée d'une citation de la source.
• Revue de la littérature académique : saisissez « Derniers progrès en matière de prévision de séries chronologiques basées sur Transformer », collectez les meilleurs articles de conférence (NeurIPS, ICML, ICLR) au cours des deux dernières années pour les trier et les classer, et organisez la revue en fonction de la distribution méthodologique et du calendrier.
• Investment Due Diligence : saisissez « le modèle commercial, la part de marché et les risques de croissance d'une entreprise », collectez des données financières, des avis d'utilisateurs et des analyses du secteur à partir de plusieurs canaux pour une évaluation complète et marquez automatiquement les différences de données entre les différentes sources.
• Sélection de solutions techniques : entrez « Comparaison de bases de données vectorielles Open Source » et donnez une comparaison des solutions recommandées en termes de tests de performance, d'activité communautaire (étoiles GitHub, fréquence de validation), d'intégration écologique (LangChain, LlamaIndex) et d'autres dimensions.

Personnes concernées

• Analystes et consultants du secteur : réduisez considérablement le temps nécessaire à la collecte initiale d'informations (de quelques jours à 15 minutes) et concentrez-vous davantage sur l'analyse des informations plutôt que sur le transfert d'informations.
• Chercheurs universitaires : obtenez rapidement une vue panoramique du domaine de recherche pendant l'étape de revue de la littérature pour aider à déterminer les orientations de la recherche et les lacunes de la littérature. Limite inappropriée : les citations produites par le modèle peuvent être fausses et l'authenticité des sources citées doit être vérifiée une par une avant la publication de l'article officiel.
• Chefs de produits et entrepreneurs : obtenez rapidement la base d'informations structurées sur l'industrie et approfondissez des dimensions spécifiques à travers plusieurs séries de questions.
• Étudiants et éducateurs : Pour la recherche de projets et la préparation de cours, la liste de citations accompagnant le rapport de recherche lui-même constitue une liste de références organisée.
• Remarque : pour les utilisateurs qui ont besoin de données de première main sur l'industrie (données internes de l'entreprise, base de données de rapports payants de l'industrie), Deep Research est efficace en tant qu'outil de niveau débutant, et les conclusions approfondies doivent toujours être vérifiées avec des sources de données professionnelles payantes. Pour les scénarios nécessitant des données en temps réel (cours boursiers, actualités en temps réel), il existe un délai d'indexation pour les recherches.

Limites de la collaboration homme-machine et spécifications d'utilisation

Liens	Degré d'automatisation	Points de confirmation manuelle
Définition du sujet de recherche	Saisie manuelle	Clarté et portée du sujet de recherche
Génération de plans de recherche	Génération IA + confirmation manuelle	Vérification de l'exactitude et de l'exhaustivité des directions du sous-problème
Plusieurs cycles d'exécution de recherche	Entièrement automatique	—
Génération et citation de rapports	Entièrement automatique	—
Vérification des faits clés	Confirmation manuelle	Les affirmations factuelles impliquant des décisions majeures doivent être confirmées au texte original
Conclusion Jugement	Dirigé par l'humain	Le rapport sur l'IA fournit une référence et la conclusion finale est tirée par des humains

Avertissement de risque : Deep Research est entièrement automatisé pendant les étapes de recherche et de synthèse, mais le contenu des citations peut être illusoire (générant des sources inexistantes ou des passages mal associés). Pour les scénarios impliquant des décisions d’investissement, des citations académiques et une analyse de contrat, il est recommandé de vérifier l’exactitude des principales sources de citation ligne par ligne.

Comparaison des produits concurrents

Dimensions de comparaison	Recherche approfondie Gémeaux	Recherche approfondie sur la perplexité	Recherche approfondie OpenAI
Développeur	Google	Perplexité IA	OpenAI
Formats de livraison	Fonctionnalités intégrées de la plateforme Gemini	Produits Web autonomes	Modules complémentaires ChatGPT
Modèle sous-jacent	Gémeaux 2.5 Pro/Flash	Modèle auto-développé de Perplexité	Série GPT-5
Moteur de recherche	Recherche Google (interface sous-jacente)	Index auto-construit + Bing/Google	Recherche Bing
Volume de recherche unique	Maximum de 100+ recherches	Maximum de 50+ recherches	Maximum de 80+ recherches
Fenêtre contextuelle	1 million de jetons	Inédit	256 000 jetons
Exactitude des citations	~94 % (évaluation par un tiers)	~90 % (examen par un tiers)	~92 % (évaluation par un tiers)
Utilisation gratuite	✅ Nombre limité de fois par jour	❌ Payant uniquement	❌ Payant uniquement
Frais mensuels (illimités)	19,99 $ (incluant d'autres avantages)	20 $ (fonction de recherche seulement)	20 $ (ChatGPT Plus)
Capacité de questionnement	✅ Recherche et questionnement incrémentaux	✅ Remise en question	✅ Remise en question

Suggestion de sélection : Si votre recherche quotidienne s'appuie sur les résultats de recherche Google (les informations nationales et internationales doivent être couvertes) et que vous avez déjà utilisé l'écosystème Google (Drive, Workspace), Gemini Deep Research a le seuil d'intégration le plus bas. Si vous avez besoin d'un outil de recherche indépendant de la plate-forme ou si vous avez des préférences spécifiques pour les sources de recherche, évaluez les options Perplexity ou OpenAI.

Résumé et Outlook

Gemini Deep Research représente une avancée majeure dans les capacités de l'IA, passant de la « réponse aux questions » à la « recherche autonome ». Il combine des capacités de compréhension et de raisonnement de grands modèles avec une recherche sur réseau en temps réel, permettant des améliorations significatives de l'efficacité dans les tâches de recherche informatiques complexes. En termes de structure du rapport et d'exhaustivité des citations, la version actuelle a atteint un niveau élevé, notamment en termes de synthèse d'informations multi-sources et d'identification des contradictions.

Avantages principaux : les avantages en matière de fraîcheur et d'exhaustivité des informations apportés par l'interface sous-jacente du moteur de recherche Google, la capacité de génération de rapports ultra-longues prise en charge par la fenêtre contextuelle 1M et le coût d'acquisition client nul apporté par l'énorme base d'utilisateurs de la plateforme Gemini.

Limites actuelles : Il existe encore des limites lorsqu'il s'agit d'informations hautement spécialisées et non publiques : seules les informations publiques au niveau des pages Web peuvent être couvertes pour les scénarios qui nécessitent l'accès à des bases de données payantes (rapports Gartner, IDC) ou aux données internes de l'entreprise ; les retards d'indexation des recherches lorsqu'ils impliquent des événements à évolution rapide (tels que l'interprétation des rapports financiers en temps réel) peuvent conduire à une actualité insuffisante des informations ; le problème des hallucinations de référence existe toujours dans les scénarios de longs reportages.

Points d'observation de suivi : la mise à niveau de la version du modèle de base Gemini continue d'améliorer la profondeur du raisonnement des rapports, l'intégration approfondie avec Google Workspace (référencement automatique des documents internes dans Google Drive) et l'expansion de la couverture de recherche multilingue.

Suggestion d'achat : les utilisateurs individuels doivent commencer leur évaluation avec le paiement mensuel Gemini Advanced, en se concentrant sur la question de savoir si la qualité du rapport répond aux normes de travail quotidiennes ; Les utilisateurs de l'entreprise doivent tester les capacités d'isolation des données et la prise en charge de la conformité du plan Entreprise pour garantir que la politique de citation des informations externes dans le rapport de recherche est conforme au processus d'examen interne. Il est recommandé que les faits clés signalés par l’IA et les sources citées soient vérifiés manuellement avant d’être utilisés dans des rapports de recherche impliquant des décisions majeures.

Outils associés : ÉquipageAI, langchain

Informations de version

• Version bêta publique ：La première version publique prend en charge plusieurs séries de recherches indépendantes, la synthèse d'informations multi-sources et la génération de rapports de citations. （2026-07-14）
• version antérieure ：Première version d'aperçu, recherche principale et phase complète de test du moteur. （2026-07-14）