Uvod
U ovo doba ubrzanog razvoja umjetne inteligencije, agenti koji mogu samostalno istraživati, sintetizirati informacije i isporučivati mišljenja ili odluke postaju novo normalno. Tvrtke i programeri gledaju na ove alate kao na produženu ruku koja preuzima naporne zadatke, spaja velike količine podataka i donosi kontekstualne preporuke u stvarnom vremenu. Primjer koji nam je došao iz vodećih tehnoloških tvrtki otkriva koliko je ta transformacija duboka: Google je predstavio revidiranu verziju svog istraživačkog agenta Gemini Deep Research, temeljenog na Gemini 3 Pro, ali s naglaskom na integraciju u vanjske aplikacije putem Interactions API-ja. Istovremeno, OpenAI je objavio GPT-5.2, čime smo dobili još jednu perspektivu o mogućnostima i ograničenjima suvremenih agenata. U ovom članku, kao što prakticira naš blog AI Umjetna Inteligencija, istražit ćemo što svi ti razvojni napori znače za praktičare, vlasnike proizvoda i same krajnje korisnike. Zadatak nije samo razumjeti tehničke detalje, već i prepoznati gdje takvi alati ubrzavaju napredak, a gdje potencijalno stvaraju nove izazove. U vremenu kada AI postaje sastavni dio poslovnih procesa, razumijevanje konteksta, sigurnosti i realnih implementacija ključno je za donošenje informiranih odluka. Osim tehničkih opisa, osvrnut ćemo se na statitike i trendove, pokušati izvući pouke iz aktualnih testova i benchmarka te dati konkretne smjernice za korištenje ovih alata u različitim industrijskim scenarijima. Pripremite se na vođenje kroz svijet koji je sve bliže trenutku kada bi agenti mogli preuzeti rutinske istraživačke zadatke koji su danas rezervirani za ljude.
Što je Gemini Deep Research i zašto je važan
Gemini Deep Research i Gemini 3 Pro: tehničke osnove
Gemini Deep Research predstavlja napredni agent koji koristi temelje Gemini 3 Pro – model koji Google opisuje kao „najtočniji” ili najmanje halucinatoran za složene zadatke. Ideja je omogućiti agentu da ne samo generira odgovore, već da pretražuje, sintetizira i zaključuje iz velikih količina informacija uz što manje netočnosti. Kao ključna značajka, Deep Research može obraditi dugački kontekst (dugi promptovi ili „context dumps”) i izvesti strukturirane, provjerljive nalaze. S tim pristupom, agent je sposoban preći od jednostavnog navodnog izvora do dubinske analize koja može obuhvatiti više koraka, provjeru činjenica i sintezu iz različitih domena. U praksi to znači da korisnici imaju alat koji može posložiti informacije iz stručnih članaka, istraživačkih dokumenata, regulatornih propisa i tržišnih izvještaja u jedinstvenu priču. Za programere to znači mogućnost dodavanja istraživačke funkcionalnosti direktno u aplikacije, bez potrebe za ručnim sakupljanjem i ručnom provjerom svakog izvora.
Interakcije API: nova razina kontrole za developere
S ufazom API-ja, Google omogućuje developerima da vlože istraživačke kapacitete Gemini Deep Research u svoje aplikacije. Interactions API omogućava finu kontrolu nad ponašanjem agenata: kako postavljamo kontekst, kako se vodi cijeli lančić odluka, i koje se vrste rezultata očekuju – od sažetaka i izvora do preporuka i “djelovanja” unutar aplikacije. Ovakav pristup nije samo tehnički; on donosi i novu razinu odgovornosti jer se mora koordinirati s regulativama, sigurnosnim politikama i poslovnim pravilima. U praksi to znači da svi moderni AI proizvodi koji imaju elemente samostalnog istraživanja mogu transparentno prikazati svoje ljeve odluke, citate ili reference prema kontekstu. Za tvrtke to predstavlja mogućnost bržeg razvoja ključnih proizvoda: od financijskih analitičkih alata do stručnih platformi za R&D, gdje se traži točnost i kvantificiran kontekst.
Kako AI agenti mijenjaju tokove rada
Korištenje Deep Research agenata može transformirati mnoge radne procese. Na primjer, u finansijskoj industriji, agent može provesti due diligence nad velikim skupom dokumenata, sintetizirati rizike i generirati sažetke uz navođenje izvora. U biomedicini, agent može analizirati iscrpne sigurnosne podatke o novim kemikalijama i kombinirati njihovu učinkovitost i toksičnost s postojećim smjernicama. U tehnologijama i inženjeringu, Deep Research može porediti specifikacije komponenti, pronaći alternativna rješenja i predložiti poboljšanja. Ključna vrijednost ovih agenata leži u sposobnosti da povežu široke domene znanja kroz sakupljanje i povezivanje informacija, čime se skraćuje vrijeme istraživanja i ubrzava donošenje odluka. Ipak, važna je i svijest o granicama: agenti ne zamjenjuju stručnjake, već ih oslobađaju od repetitivnih i najčešće dosadnih zadataka.
Tržište i benchmarkovi: tko dobiva prednost i što to znači za vas
Benchmarkovi i testovi: DeepSearchQA i BrowserComp
Google je predstavio nove benchmark testove kako bi pokazao snagu svojeg Deep Research agenta. Jedan od njih nazvan je DeepSearchQA, dizajniran za testiranje sposobnosti agenata da istražuju složene, višestepene zadatke pretraživanja informacija. Benchmarki su namijenjeni da mjere ne samo točnost odgovora, nego i konzistentnost i sposobnost provjere činjenica kroz različite etape. Uz to, BrowserComp testira agentove sposobnosti vođenja aktivnosti unutar preglednika – od navigacije preko više kartica do interakcije s web sadržajima i ekstrakcije relevantnih podataka. S obzirom na to da su ovi testovi otvoreni (open-sourced), zajednica može doprinijeti njihovom poboljšanju i usporedbi s drugim ranim verzijama agenata. Ovime se potiče transparentnost i kontinuirano poboljšanje, što je ključno za uspostavljanje povjerenja kada se AI agenti koriste u realnim poslovnim scenarijima.
GPT-5.2 Garlic i rivalitet u industriji
Paralelno s Googleovim lansiranjem, OpenAI je predstavio GPT-5.2, cijenjen kao značajno poboljšana verzija platforme. OpenAI naglašava da novi model bolje nadmašuje konkurenciju u standardnim testovima, osobito u domenama koje zahtijevaju brze i pouzdane zaključke. U praksi to znači da su i Google i OpenAI u trci za najpouzdanije, najmanje halucinatorne агенте koji mogu nositi kompleksne zadatke s minimalnim vremenom „proizvodnje” informacije. Ovakav rivalitet potiče inovacije, ali i postavlja izazov korisnicima da razmišljaju o izboru alata koji najbolje odgovara njihovom poslovnom kontekstu. Risk management i jasnoća operativnih ograničenja postaju ključni, jer razlike u pristupima mogu utjecati na proces odlučivanja i na kvalitetu poslovnih odluka. U svemu tome, nismo svijet gledamo kroz jedinstveni okvir, nego kroz dinamičnu kombinaciju API-ja, dostupnih modela i specifičnih potreba industrije.
Praktične implikacije za korisnike i programere
Kako koristiti Interactions API danas?
Ako razvijate aplikacije koje traže napredne istraživačke sposobnosti, Interactions API nudi jasno definirane faze: postavljanje konteksta, upravljanje tijekom rasprave, i reaktivno prilagođavanje odluka na temelju povratnih informacija. Prvo, definirajte jasnu svrhu agenta i granice njegove operacije – na primjer, da li će agent samo sažimati izvore ili i preporučivati akcije. Drugo, postavite mehanizme provjere činjenica i izvorne reference, kako bi rezultati bili transparentni i provjerljivi. Treće, implementirajte sigurnosne mjere – filtriranje osjetljivih podataka, pravila o privatnosti i ograničenja za osjetljive domene. Četvrto, pratite performanse kroz ključne metrike: točnost, brzinu odgovora, stupanj provjere izvornih dokumenata i količinu generiranog sadržaja. Konačno, redovito revidirajte konfiguracije kako biste prilagodili agent novim potrebama i promjenama u regulatornom okruženju. Primjena ovih koraka znači da se može stvoriti end-to-end rješenje, od istraživanja do donošenja odluka, a da pritom organizacija ostaje u kontrole i transparentna.
Primjeri iz industrije
– FinTech i investicijsko istraživanje: agent može preuzeti složene financijske izvore, izvući ključne rizike i generirati sažetak za odlučivanje o investicijskim planovima, uz naglašavanje izvora i datuma.
– Zdravstvena sigurnost i regulatorna usklađenost: u farmaceutici i biomedicini, Deep Research može analizirati kliničke podatke, regulatorne smjernice i sigurnosne protokole te predložiti najpouzdanije sigurnosne prakse.
– Pravo i due diligence: pravni timovi mogu pretraživati ugovore, propise i precedense, kontekstualizirati njihovo značenje i pripremiti tehničke bilješke za odluke.
– Akademska istraživanja: istraživački projekti mogu koristiti agenta za kumulativnu literature review, identifikaciju ključnih trendova i sintezu između različitih domena.
– Marketing i potrošačke studije: analize tržišta, pregled studija i sastavljanje sažetaka kako bi se podržalo strateško donošenje odluka i priprema kampanja.
Rizici i etika: kako ostati na sigurnoj strani
Hallucination i mitigacije
Najveća etička i tehnička briga kod ovakvih agenata ostaje „halucinacija” – situacija kada sustav generira netočne ili izmišljene informacije. Iako Gemini Deep Research nastoji minimizirati ovaj rizik kroz trening na provjerenim podacima i tzv. „fact-aware” arhitekture, pravilno ga je adresirati kroz višestruke provjere, referenciranje i mogućnost revizije. Dakle, ključno je dizajnirati sustav tako da je jasno naznačeno kada agent nije siguran u određeni tvrdnju i da korisnik može lako provjeriti navode. U praksi to znači otvorene reference, oznake stupnja pouzdanosti i mogućnost vraćanja na izvorne dokumente. Upozorenje korisnicima: agent nije zamjena ljudske stručnosti, već alat koji ubrzava i poboljšava istraživanje uz pravilno korištenje.
Kontrola, sigurnost i privatnost
Uključivanje Interactions API u realne proizvode zahtijeva temeljitu sigurnosnu konstrukciju. To uključuje autentifikaciju pozicija API-ja, ograničavanje pristupa osjetljivim podacima, te audit logove koji omogućavaju praćenje svakog koraka u procesu. Privatnost korisničkih podataka mora biti ugrađena u svakom sloju arhitekture, a odluke agenta trebaju biti uzorkovane i dokumentirane kako bi se olakšalo regulatorno preispitivanje. Razumna je preporuka da se integriraju mehanizmi za odobravanje i nadzor koji omogućavaju organizacijama da zadrže potpunu kontrolu nad time što agent radi i što generira. U mnogim slučajevima, implementacija će uključivati i lokalne korisničke podatke ili posao-specific podatke, što dodatno naglašava važnost sigurnosnih standarda i krivenja privatnosti.
Budućnost AI agenata: što nas očekuje
Regulativa, sigurnost i sloboda kreativne primjene
Kroz vrijeme, očekuje se da se okvir za AI agente konsolidira na međunarodnoj i lokalnoj razini. To znači jasnije smjernice o odgovornosti, standardiziranim pristupima provjere činjenica i transparentnosti. Tvrtke će morati balancirati slobodu kreativne primjene s rigoroznim sigurnosnim protokolima. Transparentnost u izvornim podacima, referencama i procjenama pouzdanosti postati će standard poslovne prakse, a razvoj implementacija trebat će biti u skladu s regulativama o privatnosti, zaštiti podataka i etičkim smjernicama. Vidljivo je da sve više organizacija traži pouzdane, provjerljive AI usluge koje mogu integrirati u svoje proizvode bez da rizikuju sigurnost i reputaciju.
Integracije u svakodnevne aplikacije
U budućnosti ćemo vidjeti sve šire korištenje AI agenata u svakodnevnim alatima. Robusne integracije s alata za kolaboraciju, CRM sustavima, ili alatima za upravljanje projektima omogućit će timovima da brže analiziraju podatke, prate trendove i donose informiranije odluke. Ova razina integracije omogućuje poslovnim korisnicima da u svojim procesima imaju „inteligentni operativni komornik” koji preuzima rutinske zadatke i ostavlja ljudima više prostora za strateške odluke i kreativnost. U isto vrijeme, industrija mora osigurati da ove integracije budu prepoznatljive i razumljive korisnicima, te da se sve odluke prate i provjeravaju.
Zaključak
U svijetu gdje se umjetna inteligencija svakodnevno razvija, pojavljivanje Gemini Deep Research agenta i Interactions API-ja otvara nove mogućnosti za istraživanje, razvoj i poslovnu primjenu. Upravo je činjenica da su ovakvi alati dizajnirani tako da čuvaju kontekst, povezuju informacije iz različitih izvora i omogućavaju programerima preciznu kontrolu nad ponašanjem, velika vrijednost. Istovremeno, s povećanjem moći agenata raste i potreba za pažljivim upravljanjem rizicima: halucinacijama, sigurnošću podataka i etikom korištenja. Napredak nije samo tehničke prirode; on definira kako tijekovi rada i procesi odlučivanja postaju učinkovitiji, ali i transparentniji. Za korisnike i developere ovo znači priliku za bržu realizaciju projekata, uz obvezno praćenje pouzdanosti i sigurnosnih standarda. U konačnici, budućnost AI agenata će biti nadahnjena visokom razinom integracije, ali i odgovornim pristupom – gdje čovjek ostaje na prvom mjestu, a mašina služi kao sofisticirani alat koji pomaže da stvaramo bolja rješenja brže nego prije.
FAQ
- Što je točno Gemini Deep Research? To je napredni agent oslonjen na Gemini 3 Pro koji se može koristiti za istraživanje, sažimanje velike količine informacija i generiranje provjerenih zaključaka. Uključuje mogućnost obrade dugačkih konteksta i integraciju u vanjske aplikacije putem Interactions API-ja.
- Kako Interactions API mijenja način koji programeri koriste AI agente? API omogućava kontrolu nad ponašanjem agenta, procesom razmišljanja i donošenjem odluka, te olakšava integraciju u postojeće sustave i aplikacije uz mogućnost citiranja izvora i provjere činjenica.
- Koje su prednosti korištenja ovih agenata u poslovanju? Brža obrada informacija, bolje upoznavanje s kontekstom, mogućnost automatizacije složenih istraživačkih zadataka i smanjenje vremena potrebnog za personalizirane preporuke i odluke.
- Što je najčešći rizik pri korištenju poput ovih agenata? Najčešći rizik su halucinacije—netočni ili izmišljeni rezultati. Zato je važno imati provjeru činjenica, jasne reference i mogućnost ljudske intervencije kada je potrebno.
- Jesu li sigurnost i privatnost prilagodljive prema industriji? Da. API-ji i agenti mogu biti konfigurirani s sigurnosnim pravilima, ograničenjima pristupa i auditabilnošću kako bi se osigurala usklađenost s propisima i internim politikama.
- Kakav je dugoročni utjecaj na radne procese? Očekuje se da se rutinski i analitički zadaci prebacuju na AI agente, dok će ljudi ostati zaduženi za kreativnost, donošenje strateških odluka i nadzor nad etičkim standardima. Time bi radni proces trebao biti učinkovitiji, uz veći naglasak na integraciju i kontekst.
- Koje su najbolje prakse za početak korištenja ovih alata? Definirajte jasno što očekujete od agenta, postavite mehanizme provjere činjenica, implementirajte sigurnosne politike i redovito pratite metrike učinkovitosti. Početak s manjim pilot projektom i postupno povećanje opsega može pomoći u razumijevanju ograničenja i vrijednosti.
- Što se očekuje u budućnosti? Očekuje se daljnja integracija AI agenata u širok raspon poslovnih procesa, uz strože standarde sigurnosti i transparentnosti, te mogućnost prilagodbe alatima specifičnim potrebama industrije i regulativama.
