Los ingenieros de Google continúan avanzando en las capacidades de la IA, y su última incorporación destaca. Integraron Deep Research en NotebookLM, una plataforma que transforma la forma en que los usuarios manejan la recopilación de información compleja. Esta herramienta navega por cientos de sitios web, compila informes detallados y proporciona fuentes anotadas para un análisis posterior. Investigadores y desarrolladores ahora acceden a estas funciones sin costo, posicionando a Deep Research como un competidor directo de opciones premium como Manus AI.
Al pasar de los métodos de búsqueda tradicionales, Deep Research automatiza los aspectos tediosos de la investigación. Los usuarios ingresan consultas y el sistema se encarga del resto, entregando resultados estructurados. Este cambio ahorra tiempo y reduce errores, lo que lo hace ideal para usuarios técnicos.
¿Qué es la herramienta Deep Research de Google?
Google diseñó Deep Research como una extensión de NotebookLM, un asistente de investigación impulsado por IA que procesa fuentes cargadas por el usuario y genera información. NotebookLM se centró originalmente en el análisis de documentos, pero Deep Research amplía este alcance al incorporar capacidades de rastreo web. Específicamente, la herramienta aprovecha la IA agéntica de Gemini para buscar recursos en línea de forma dinámica.
Por ejemplo, los usuarios seleccionan Deep Research desde el menú de adición de fuentes en NotebookLM. Ingresan una consulta, como "últimos avances en física cuántica", y el sistema escanea sitios relevantes. Luego produce un informe completo, con citas y opciones para importar fuentes directamente al cuaderno.
Esta integración garantiza la transparencia, ya que cada afirmación se vincula a orígenes verificables.
Deep Research admite varios tipos de archivos, incluidos PDF, documentos de Word y Hojas de cálculo de Google, lo que amplía su utilidad. Google lanzó esta función el 13 de noviembre de 2025, respondiendo a las demandas de los usuarios de funciones de investigación más autónomas. A diferencia de los motores de búsqueda básicos, Deep Research emplea procesamiento avanzado de lenguaje natural para sintetizar información, identificando patrones y contradicciones entre las fuentes.
La herramienta mantiene un enfoque en la precisión. Anota las fuentes con resúmenes, puntuaciones de relevancia y posibles sesgos, lo que ayuda a los usuarios a evaluar la calidad. Esta precisión técnica la distingue de los chatbots de IA genéricos, que a menudo proporcionan respuestas superficiales. Como resultado, ingenieros, científicos y analistas la adoptan para tareas que requieren profundidad y fiabilidad.
Cómo funciona Deep Research en NotebookLM
NotebookLM sirve como base, donde los usuarios crean cuadernos cargando archivos o vinculando contenido web. Deep Research se activa dentro de este entorno. Primero, los usuarios navegan a la sección "Agregar fuentes" y eligen Deep Research del menú desplegable junto con la búsqueda web estándar.
A continuación, el sistema solicita una consulta detallada. Luego despliega agentes de IA para explorar la web, obteniendo datos de diversos dominios. Estos agentes priorizan los sitios de buena reputación, evitando información de baja calidad o desactualizada. Después de la recopilación, Deep Research organiza los hallazgos en un formato de informe, a menudo incluyendo secciones como resúmenes ejecutivos, hallazgos clave y recomendaciones.
Por ejemplo, en una consulta técnica sobre algoritmos de aprendizaje automático, Deep Research podría compilar comparaciones de redes neuronales, completas con métricas de rendimiento y fragmentos de código de artículos académicos. Los usuarios pueden refinar el informe agregando filtros, como rangos de fechas o palabras clave específicas. Una vez satisfechos, importan las fuentes seleccionadas a NotebookLM para una mayor interacción, como generar resúmenes de audio o cuestionarios.
El proceso implica límites computacionales para prevenir el abuso. Google limita el número de investigaciones simultáneas, asegurando un acceso justo. Técnicamente, Deep Research se basa en el modelo de lenguaje grande de Gemini, que maneja el razonamiento y la síntesis. Esta arquitectura le permite encadenar múltiples subtareas, como la verificación de hechos y la referencia cruzada, imitando los flujos de trabajo de investigación humanos.
En la práctica, esto significa iteraciones más rápidas. Un desarrollador que investiga estándares de API podría usar Deep Research para recopilar especificaciones de sitios de documentación oficiales. Combinando esto con herramientas como Apidog, prueban las implementaciones de inmediato. El panel de Apidog visualiza las respuestas de la API, alineándose perfectamente con la salida de Deep Research.
Entendiendo Manus AI: La contraparte de pago
Manus AI emerge como un agente autónomo sofisticado, desarrollado por Butterfly Effect Technology. El nombre deriva del latín "mano", simbolizando su papel en la ejecución de tareas más allá de la mera recuperación de información. Manus integra múltiples modelos de IA, incluidas versiones ajustadas de Claude de Anthropic, para realizar operaciones complejas de forma autónoma.
En su esencia, Manus maneja flujos de trabajo de varios pasos. Los usuarios proporcionan instrucciones de alto nivel, y el agente las descompone en pasos accionables. Para la investigación, rastrea la web, analiza datos y genera informes o incluso automatiza tareas como la redacción de correos electrónicos. Su interfaz presenta una galería de tareas, mostrando capacidades en áreas como el análisis de datos y la productividad.
Sin embargo, Manus opera con un modelo de suscripción, con costos que escalan según el uso. Esta estructura premium proporciona funciones avanzadas, como integraciones personalizadas y soporte prioritario, pero limita la accesibilidad para usuarios ocasionales. Técnicamente, Manus sobresale en el comportamiento agéntico, donde razona a través de problemas sin una entrada humana constante. Admite tareas como la selección de currículums, donde clasifica a los candidatos según criterios.
A pesar de sus puntos fuertes, Manus requiere que los usuarios naveguen por posibles preocupaciones de privacidad, ya que procesa datos sensibles. Los desarrolladores aprecian su extensibilidad de API, pero la barrera de las tarifas impulsa la búsqueda de alternativas gratuitas como Deep Research.
Comparaciones clave: Deep Research vs. Manus AI
Deep Research y Manus AI facilitan investigaciones en profundidad, pero surgen diferencias en accesibilidad, alcance y costo. Deep Research ofrece acceso gratuito a través de NotebookLM, mientras que Manus exige pago para una funcionalidad completa.
En términos de alcance, Manus maneja una automatización más amplia, incluyendo tareas no relacionadas con la investigación como la programación. Deep Research se centra en la síntesis de información, destacando en la generación de informes a partir de fuentes web. Para los usuarios técnicos, esto significa que Deep Research es adecuado para la investigación pura, mientras que Manus se adapta a la automatización de flujos de trabajo.
Además, la integración varía. Deep Research se conecta sin problemas con Google Workspace, permitiendo exportaciones a Hojas de cálculo o Documentos. Manus proporciona ganchos de API para compilaciones personalizadas, pero la configuración requiere más esfuerzo. En cuanto al rendimiento, ambos aprovechan LLMs avanzados, pero Deep Research se beneficia del vasto índice de Google, lo que potencialmente produce resultados más completos.
Sin embargo, Manus supera en autonomía para cadenas complejas, como combinar investigación con ejecución (por ejemplo, reservar viajes después de planificar). Deep Research prioriza el análisis sobre la acción. El ahorro de costos con Deep Research atrae a equipos conscientes del presupuesto, especialmente cuando se combina con herramientas gratuitas como Apidog para extensiones relacionadas con API.
| Característica | Deep Research | Manus AI |
|---|---|---|
| Costo | Gratuito | Suscripción de pago |
| Enfoque principal | Investigación web y síntesis de informes | Ejecución autónoma de tareas |
| Integración | Google Workspace | APIs personalizadas |
| Nivel de autonomía | Alto para investigación | Alto para flujos de trabajo de varios pasos |
| Accesibilidad del usuario | Amplia, sin tarifas | Limitada a suscriptores |
Esta tabla ilustra las ventajas y desventajas, guiando a los usuarios hacia Deep Research para una investigación rentable.
Beneficios de usar Deep Research gratis
Las organizaciones adoptan Deep Research para acelerar la adquisición de conocimiento sin costos financieros. Democratiza la IA avanzada, permitiendo que startups y educadores compitan con entidades bien financiadas. Técnicamente, la herramienta reduce el trabajo manual al automatizar la curación de fuentes, liberando tiempo para el análisis.
Además, sus fuentes anotadas promueven el pensamiento crítico. Los usuarios verifican las afirmaciones fácilmente, mitigando los riesgos de desinformación. Para los desarrolladores, Deep Research descubre especificaciones técnicas rápidamente, apoyando la innovación. Cuando se combina con Apidog, forma un pipeline: investiga APIs a través de Deep Research, luego las prueba en el entorno de Apidog.
Además, la escalabilidad destaca. Deep Research maneja grandes consultas de manera eficiente, procesando cientos de sitios en minutos. Esta eficiencia aumenta la productividad, ya que los equipos iteran más rápido. También surgen beneficios de privacidad, ya que NotebookLM mantiene los datos dentro del ecosistema seguro de Google.
En entornos educativos, los instructores lo utilizan para crear materiales de estudio personalizados. Los estudiantes exploran temas en profundidad, fomentando una comprensión más profunda. En general, el modelo gratuito fomenta la adopción generalizada, impulsando la alfabetización en IA en todos los sectores.
Integrando Deep Research con herramientas como Apidog
Apidog mejora Deep Research al tender un puente entre la investigación y el desarrollo. Como plataforma de API impulsada por IA, Apidog genera esquemas, datos simulados y casos de prueba automáticamente. Cuando Deep Research descubre documentación de API, los usuarios la importan a Apidog para realizar pruebas prácticas.
Por ejemplo, después de investigar servicios RESTful, Apidog visualiza puntos finales y simula respuestas. Esta integración acelera la creación de prototipos. El nivel gratuito de Apidog se alinea con el modelo de Deep Research, ofreciendo funciones como colaboración y monitoreo sin costos.
Técnicamente, Apidog admite esquemas JSON/XML, complementando las salidas estructuradas de Deep Research. Los desarrolladores encadenan las herramientas: investigan en NotebookLM, luego depuran en Apidog. Este flujo de trabajo minimiza errores y optimiza la eficiencia.
Además, la IA de Apidog ayuda a modificar esquemas, agregando descripciones o validaciones. Para los equipos que construyen agentes de IA similares a Manus, esto resulta crucial. La sinergia subraya cómo las herramientas gratuitas democratizan los flujos de trabajo técnicos.
Conclusión
Google equipa a los usuarios con Deep Research, una potente herramienta gratuita en NotebookLM que rivaliza con las capacidades de Manus AI. Desde informes automatizados hasta anotaciones de fuentes, ofrece precisión técnica sin costos. Al comparar características y explorar casos de uso, esta publicación destaca sus ventajas.
Recuerde, combinarlo con Apidog amplifica los resultados: descargue Apidog gratis para manejar los aspectos de la API sin problemas. A medida que la IA avanza, herramientas como estas transforman la investigación, haciendo que el análisis sofisticado esté disponible para todos. Adóptelas hoy para mantenerse a la vanguardia en su campo.