Gemini Deep Research vs AgentQL 2026: что выбрать в категории ИИ-агентов

В каталоге AIRatings оба сервиса лежат в ai-agents, но если разложить категорию на подгруппы, Deep Research — это исследовательский агент, а AgentQL — developer-tool для web automation. Это разные подгруппы и разные задачи. Deep Research отвечает на вопрос «расскажи мне про рынок electric SUV в Европе» отчётом на 4000 слов с инлайн-цитатами; AgentQL отвечает на запрос { products[] { name, price } } массивом из 30 карточек товара.

Прямая конкуренция возникает только в одной точке: «достать данные с веба». Но даже там подход разный. Deep Research сам решает, какие сайты обойти, и упаковывает результат в человеческий текст. AgentQL ждёт, что Playwright-скрипт ему скажет, какую страницу открыть и какие элементы вытащить — за это получает предсказуемость и пригодность к ETL-пайплайну. У Gemini нет API наружу для Deep Research; у AgentQL ничего, кроме API и SDK, нет.

Из карты видно главное: если у читателя задача «получить знание» — это Deep Research. Если задача «получить данные» — это AgentQL. Мы видели в редакции, как маркетолог пытался скрейпить Wildberries через Deep Research и удивлялся, почему отчёт «слишком общий». А разработчик пытался задать AgentQL вопрос «какие тренды в рынке EV» и получал ошибку: запрос не структурирован. Каждый из них использовал не тот инструмент, потому что оба лежат под одним ярлыком «AI-агент».

В обзоре дальше мы держим это разделение в голове. Подтемы вроде «глубокое исследование» прогнозируемо отдают победу Gemini, подтемы вроде «API и production-pipeline» — AgentQL. Это не «один лучше другого», это «они вообще про разное», и мы советуем читателю выбрать инструмент, а не сервис.

Deep Research — это профильная фича Gemini. Агент берёт запрос, формирует план из 8–25 под-вопросов (его можно отредактировать вручную до старта), запускает десятки веб-поисков через Google и собирает синтез на 2000–10 000 слов с инлайн-цитатами. Типичное время выполнения по dossier — от 5 до 20 минут в зависимости от глубины. Экспорт в Google Docs — в один клик, форматирование и ссылки сохраняются. Под капотом — Gemini 1.5 Pro на старте и Gemini 2.0 Flash Thinking с февраля 2025; reasoning-модель специально обучена планированию и синтезу длинных многоисточниковых задач.

AgentQL по этому параметру не играет. У него нет встроенной модели для синтеза, нет планировщика под research-задачи, нет UX-обвязки для редактирования плана. Если разработчик захочет повторить функциональность Deep Research, ему придётся самому собрать пайплайн: цепочка LLM-вызовов на планирование, отдельный поисковик (Google, Bing, SerpAPI), AgentQL для извлечения данных с найденных страниц, ещё одна модель на синтез отчёта. Это возможно, но это уже месяц работы инженера, а не подписка за $19.99.

Качество синтеза у Gemini неровное. Сильная сторона — широкий охват источников за счёт прямого доступа к индексу Google Search (это написано в dossier и видно в работе). Слабая — отчёт часто перенасыщен «водой»: длина не равна глубине, и человеческий аналитик после хорошего тренинга всё равно делает плотнее. По отзывам пользователей с HackerNews и Reddit r/Gemini, Deep Research стабильно входит в топ-3 deep-research инструментов индустрии, но не выходит на первое место везде: Perplexity Deep Research быстрее (2–5 минут), академические Elicit и Scite глубже на научных базах.

Отдельная боль — отсутствие API. Deep Research нельзя дёрнуть из чужого приложения. Хотите автоматизировать research как часть продукта — придётся либо ждать API (Google не публикует roadmap), либо собирать аналог через Gemini API и собственный планировщик. AgentQL здесь, парадоксально, ближе к API-friendly миру, но это не его задача — он не «делает research», он «достаёт данные».

В категории ai-agents browser-use — отдельная подгруппа: Operator, MultiOn, Anthropic Computer Use, AgentQL. Gemini Deep Research формально тоже ходит по сайтам, но это не «computer use» в обычном смысле — агент работает на серверах Google через нативный Search-индекс, ему не нужно эмулировать человека в браузере. Поэтому в Deep Research нет понятий «клик», «заполнить форму», «обойти captcha» — это его не интересует.

AgentQL же — про это в чистом виде. Он построен как обёртка над Playwright с AI-слоем. Разработчик пишет запрос в синтаксисе, похожем на GraphQL: { search_input, results[] { title, link, description } }, и получает массив объектов. AI-слой сам ищет элементы, не привязываясь к CSS-классам. Ключевое преимущество, заявленное в dossier — устойчивость к изменениям сайта: если HTML-структура изменилась, запрос часто продолжает работать без правок. Для production-скрейпинга это критично, потому что обычные XPath-скрипты ломаются на каждом релизе вёрстки.

У AgentQL есть Chrome Extension — отдельный плюс для тех, кто разрабатывает запросы вручную: расширение даёт прямо в браузере проверить, что именно AgentQL «увидит» на странице, без запуска SDK. Это сильно сокращает цикл итерации при отладке. Похожих инструментов в Deep Research нет — там нечего отлаживать, агент работает «чёрным ящиком» и сам решает, какие сайты обойти.

Слабая сторона AgentQL в browser-use — он не автономен. Это не агент, который вам сам решит, на какой сайт зайти, чтобы выполнить задачу «найди дешевле iPhone 16». Это инструмент, который скажет «вот цена с конкретного URL, который ты мне дал». Разработчик должен заранее знать URL и описать структуру. По 10-балльной шкале §8.1 это именно тот «отличный результат» (9/10): инструмент в своей нише работает безупречно, но шире своей ниши не выходит.

Эти два сервиса находятся на разных концах спектра автономности. Deep Research — это semi-autonomous: вы вводите запрос, агент формирует план из 8–25 под-вопросов, показывает его вам, вы можете отредактировать (убрать ненужные пункты, добавить свои), нажимаете «Start research» — и дальше агент 5–20 минут работает сам. Вмешательства в процесс нет: вы видите прогресс-бар с названиями сайтов, которые он обходит, но остановить и перенаправить курс уже не можете. Это редкий и полезный паттерн в категории: контроль на старте, автономия в процессе.

AgentQL — это tool-level: автономности почти нет. Запрос выполняется ровно так, как вы его написали. Если хотите «найди мне на странице товар дешевле 5000 рублей и кликни на него» — это две операции: AgentQL вернёт массив товаров с ценами, ваш Python-код фильтрует и формирует следующий запрос на клик. Агент не «решает», что делать дальше. Это даёт предсказуемость: запрос N всегда делает ровно N, не больше и не меньше. Для production-пайплайнов это ценнее автономности — отлаженный скрипт не уйдёт неожиданно в side-quest.

В этой плоскости часто возникает соблазн сказать, что «автономнее — лучше». Это не так. По нашему опыту в редакции, semi-autonomous-режим Gemini раздражает в одном кейсе: если в процессе ресёрча агент уходит не туда (например, начинает изучать оппонента из соседнего сегмента вместо нужного игрока), вы это понимаете на 8-й минуте по прогресс-бару, но уже не можете перенаправить — придётся ждать конца и переформулировать запрос с нуля. Это потерянные 15 минут.

AgentQL такой проблемы не имеет: если что-то идёт не так, вы это видите в первой же строке логов скрипта и правите запрос. Цена — нужно писать код. По шкале §8 для Deep Research ставим 8 (хорошо отстроенный semi-autopilot, но без возможности вмешаться в процессе), для AgentQL — 4 (это инструмент, а не агент; считать здесь высокой автономностью некорректно). Это не «AgentQL хуже», это «он играет в другую лигу по дизайну».

API — самое чистое различие между двумя сервисами. У Gemini Deep Research API нет на момент составления dossier. Функция работает только через интерфейс Gemini в браузере и мобильное приложение. Программно дёрнуть её нельзя — ни REST, ни SDK, ни webhook. Это означает: автоматизация на стороне продукта (например, «каждый понедельник в 9 утра делать Deep Research по новостям рынка и присылать в Slack») невозможна без человека за клавиатурой.

У AgentQL картина обратная: API — это основной интерфейс. Есть Python SDK, JavaScript/TypeScript SDK, REST API для не-Python окружений, Chrome Extension для отладки. Всё устроено вокруг идеи «вызови нас из своего пайплайна». Pricing model — pay-per-query, что нативно ложится на production-сценарии: вы платите ровно за то, сколько раз агент сработал.

Точные тарифы AgentQL по dossier зафиксированы как data gap: «pay-per-query» подтверждён, конкретные числа за запрос не раскрываются. Это минус для планирования бюджета: на старте нельзя посчитать стоимость 100 000 запросов в месяц. Free-тариф есть, но с ограничением на число API-запросов, точный лимит — тоже data gap. Сравните с Gemini: 19.99 в месяц — фиксированная цифра, никаких сюрпризов в счёте.

Gemini Deep Research встроен в подписку Google One AI Premium ($19.99/мес) вместе с 2 ТБ облака и Gemini Advanced. По заявлению Google на момент запуска, лимита на число Deep Research запросов в этом тарифе нет. За год это $240 с одного пользователя — около 21 000 рублей при курсе 87 ₽/$. Цена легко прогнозируема, дополнительных costs нет.

У AgentQL модель другая: pay-per-query, и dossier фиксирует, что точные цены за запрос на момент составления — data gap. Есть Free-tier с ограниченным числом запросов в месяц (точный лимит тоже не зафиксирован). Это значит: до начала использования стоимость точно сосчитать нельзя, нужно либо запрашивать у Tinyfish прайс под объём, либо тестировать на Free и экстраполировать.

Сравнить «лоб в лоб» нельзя: один считается по пользователям, второй — по запросам. Поэтому в подтеме «Стоимость владения за год для трёх профилей» (ниже) мы разнесли это на конкретные сценарии. Здесь же фиксируем тарифную структуру: Google One прозрачен, AgentQL требует уточнения цены под объём, и это редакционный минус — мы не любим тарифы, где итоговый счёт известен только постфактум.

Gemini Free даёт доступ к базовой версии Gemini, но Deep Research там — сильно ограничен: по данным пользователей с Reddit r/Gemini, всего несколько запросов в месяц. Полноценный Deep Research открывается только при подписке Gemini Advanced. Это де-факто означает: free-тариф у Deep Research чисто демонстрационный, на реальной задаче протестировать его сложно.

У AgentQL free-tier есть, и dossier фиксирует, что это именно «навсегда бесплатные» лимиты на API-запросы в месяц, а не временный trial. Конкретный лимит запросов — data gap, нужно проверять в актуальном прайсинге Tinyfish. Для разработчика это нормальная модель: пробуете на free, оцениваете подход, при росте объёма переходите на pay-per-query.

Лимит на free у обоих описан в общих формулировках, без точных цифр. У Gemini это «несколько запросов в месяц» по отзывам пользователей. У AgentQL — «ограниченное число API-запросов» по dossier. Точные числа обе компании не публикуют. Это нормально для индустрии, но для расчёта pilot-проекта раздражает: приходится регистрироваться, чтобы увидеть актуальные квоты.

По dossier Gemini Deep Research действует геоблокировка на RU IP с 2024 года. Прямой доступ без VPN невозможен. Оплата российскими картами тоже отсутствует: Google Pay и банковские карты РФ не принимаются для Google One. Обходные пути — VPN + зарубежная карта, либо посредники (что добавляет наценку и риски). Локализация на русский в интерфейсе есть, но это слабое утешение, если до сервиса нельзя добраться.

AgentQL по той же графе чуть мягче. Это нишевый developer-tool без массовой геоблокировки: API-сервис теоретически доступен с RU IP. Но оплата только через зарубежные карты — это означает, что для платного использования нужна Visa/Mastercard любой страны кроме РФ, или Wise/Revolut. Документация — только на английском, что для целевой аудитории (разработчики) не критично, но фиксируем.

Для российского B2B оба сервиса находятся в зоне риска: ни один не соответствует 152-ФЗ (Gemini явно, AgentQL — по умолчанию, как американский стартап). Это блокер для финтеха, госорганов и регулируемых отраслей. Для самозанятого пользователя и небольших команд проще: VPN + зарубежная карта решает оба сервиса, только Gemini требует ещё и обход геоблокировки, а AgentQL — нет.

По dossier Gemini Deep Research работает с русским языком, интерфейс локализован, отчёты пишутся на русском. Но в dossier явно зафиксирована слабая сторона: англоязычные источники доминируют в поиске, поэтому русскоязычный research уступает «Нейро» Яндекса. В практическом сценарии это означает: запрос «рынок коммерческой недвижимости в Москве» Deep Research отработает, но 70% источников будут с международных порталов, а не с ЦИАН/Knight Frank Россия. Качество ниже, чем у профильных российских сервисов, но всё ещё пригодное для общего охвата темы.

AgentQL на русском работает иначе: это не модель, понимающая язык запроса как Gemini, а инструмент извлечения. Сам запрос пишется на английском (синтаксис query language англоязычный), а на русскоязычных сайтах он работает — описание элементов вроде article_title и price применимо к любому HTML. Dossier фиксирует, что работа с русскоязычными сайтами через английские описания элементов поддерживается, но русскоязычный синтаксис официально не тестировался.

Резюмируем: Deep Research понимает русский на входе и выходе, но плохо ищет на русском. AgentQL плохо понимает русский на входе (синтаксис английский), но без проблем парсит русскоязычные сайты, потому что не пытается их «осмыслить» в момент запроса. Для редакции это означает, что русский язык не определяет выбор между ними — выбор определяет задача (research vs scraping), а не локализация.

Gemini Deep Research нативно встроен в Google Workspace: Gmail, Docs, Sheets, Slides — через Gemini for Workspace. Готовый отчёт экспортируется в Google Docs одним кликом, с сохранением форматирования и рабочими ссылками. Для команд, которые живут в Google Workspace, это критическое преимущество: результаты исследования автоматически становятся частью корпоративного knowledge base.

AgentQL подходит к интеграциям иначе. Готовых коннекторов к CMS, CRM или Workspace у него нет. Зато есть SDK (Python, JS/TS) и REST API — а это значит, интегрируется куда угодно, но руками. Хотите автоматически писать результаты scraping в Airtable, Notion или внутренний PostgreSQL — пишете 30 строк кода и работаете. Для команд с разработчиком это нормально; для маркетингового отдела без техэксперта — блокер.

В обоих случаях есть ограничение. У Deep Research интеграции узконаправленные — только Google. Если корпоративный стек на Microsoft 365 (Outlook, Word, SharePoint), отчёт всё равно придётся вручную копировать или экспортировать через промежуточный конвертер. У AgentQL ограничение шире — нужен разработчик. По нашему опыту, для маркетинговой команды без техкоманды это означает «фактически недоступно».

Gemini Deep Research унаследовал compliance Google Workspace: ISO 27001, SOC 2 Type II, GDPR-compliant. Это зафиксировано в dossier и подтверждено публичной документацией Google. Для Gemini Advanced политика обучения на данных по умолчанию запрещает использовать разговоры пользователей для тренировки основных моделей. История хранится с настройкой пользователя; можно отключить. Для корпоративного Workspace Enterprise доступны опции data residency.

AgentQL по compliance — куда менее прозрачен. Dossier фиксирует, что полная privacy policy не изучена (data gap), но указывает критичную деталь: HTML страниц, которые вы парсите, отправляется на серверы AgentQL для AI-обработки. Это означает: если ваш скрейпинг включает страницы с пользовательскими данными (например, логин-зону интрашопа), эти данные проходят через инфраструктуру Tinyfish Inc.

Это не приговор AgentQL — это просто стартап на ранней стадии без публичных сертификаций. Для проектов без чувствительных данных (открытый веб-скрейпинг каталогов товаров, мониторинг публичных цен) compliance не нужен. Для финтеха, e-com с пользовательскими данными или регулируемых отраслей — AgentQL не подходит без дополнительной проверки security-команды.

За Gemini Deep Research стоит Google LLC (Alphabet Inc., NASDAQ: GOOGL) — публичная компания с практически неограниченным ресурсом. Риск закрытия Deep Research минимален; единственный реальный сценарий — переименование или интеграция в другую фичу Gemini. Сам бренд Gemini у Google — стратегический, его развитие приоритетно.

AgentQL принадлежит Tinyfish Inc., США. По dossier — seed-раунд $2M (Crunchbase). Это типичная ранняя стадия, и нужно прямо сказать: риск pivot или закрытия выше, чем у крупных игроков. Это не специфика AgentQL — это специфика любого seed-stage developer-tool в нише, где денежный поток ограничен. По отзывам с HN, сообщество позитивно оценивает оригинальность подхода, но широкой известности за пределами web-automation сообщества нет.

Для разовых задач разница в стабильности не критична. Для production-интеграции с горизонтом 3+ года — да, существенна. Если ваш бизнес-процесс ляжет на AgentQL и Tinyfish закроется, миграция на альтернативу (MultiOn, Browser Use, чистый Playwright) — это работа на недели для команды разработки. С Gemini такого сценария на горизонте 3 лет ждать не приходится.

1. Отчёт для встречи завтра утром. Аналитику нужен материал на 4–8 страниц по теме, которой он раньше не занимался — например, рынок зарядных станций для электромобилей в ЕС. Deep Research строит план, обходит 30+ источников за 10–15 минут, отдаёт отчёт с инлайн-цитатами и сразу экспортирует в Google Docs. AgentQL для этой задачи нужно сначала собрать в полноценный research-пайплайн — это месяц работы инженера, а аналитику нужно к завтрашнему совещанию.

2. Регулярный мониторинг новой темы для команды на Google Workspace. PM отдела запускает раз в неделю Deep Research по «свежим инициативам конкурентов в FinTech», результат автоматически уходит в Google Docs, командой обсуждается в Meet. Весь workflow не выходит из Google. AgentQL для такого случая не годится — нет нативной интеграции с Workspace.

3. Длинный синтез из десятков источников. Журналисту нужно написать материал «итоги 2025 года в индустрии генеративного видео». Это требует обхода 40–60 источников, синтеза, цитат, структуры. Gemini 2.0 Flash Thinking как reasoning-модель — это профильная задача. AgentQL может получить данные с конкретных URL, но не умеет ни планировать поиск, ни писать связный текст.

4. Разовое исследование незнакомой темы. Студент пишет курсовую, фрилансер берётся за проект в новой нише, предприниматель оценивает новый рынок. Во всех случаях задача — быстро ввести себя в курс, не имея ни инфраструктуры, ни команды. $19.99 за месяц подписки Gemini Advanced — посильная цена для такого. AgentQL — это инструмент для уже сформированного процесса, не для разовой задачи.

1. Скрейпинг каталога с регулярными редизайнами. E-commerce компания мониторит цены 50 конкурентов; каждый из них раз в квартал переделывает вёрстку карточки товара. Классический Playwright-скрипт ломается на каждом релизе. AgentQL даёт устойчивый query-язык: запрос { product { title, price } } часто работает дальше без правок после редизайна. Gemini Deep Research для этой задачи не подходит вообще — у него нет API, чтобы дёрнуть его из cron-задачи.

2. Production-pipeline извлечения структурированных данных. SaaS-продукт извлекает контактную информацию с корпоративных сайтов клиентов. Нужен API, который вернёт JSON со 100% предсказуемостью, чтобы дальше залить в CRM. AgentQL — это его прямая задача: pay-per-query, REST API, Python SDK. Deep Research здесь не игрок: у него нет API, нет структурированного выхода, нет SLA для production.

3. Тестирование сайтов и QA-автоматизация. QA-инженер пишет E2E-тесты, которые должны выживать редизайны. Привязка к CSS-классам — больно. AgentQL через query language позволяет описывать «найди кнопку Submit рядом с формой логина» вместо button.btn--primary.btn--lg[data-test='login-submit']. Это уменьшает поломки тестов на каждом релизе.

4. Data-инженер собирает датасет для дальнейшего анализа. Задача — еженедельно подтягивать данные с десятков веб-источников в Airtable или BigQuery. AgentQL отдаёт чистый JSON, который дальше укладывается в ETL. Deep Research для этого случая не подходит совсем: отчёт в Google Docs — это не датасет.

Александр, аналитик в банке, 32 года, Google Workspace. Каждую неделю готовит обзор отрасли для топ-менеджмента; экспортирует материалы в Google Docs, обсуждает с командой в Meet. Программирует на уровне SQL, Python не знает. Выбор очевиден: Gemini Deep Research через подписку Gemini Advanced. AgentQL ему недоступен в принципе — нужен разработчик. Совет: начать с пробного месяца Advanced, оценить качество на трёх своих типовых задачах.

Мария, фуллстек-разработчик в e-commerce, 28 лет, Python + Playwright. Поддерживает скрейпинг 30 конкурентов; каждый месяц правит селекторы после очередного редизайна. У неё AgentQL — это снижение операционной нагрузки в 2–3 раза. Совет: начать с Free-tier на 50 запросах, отработать 2–3 типовых сайта, перейти на платный тариф, согласовав цену с Tinyfish.

Дмитрий, журналист и автор Telegram-канала, 40 лет, Mac, ChatGPT Plus. Пишет длинные разборы и интервью; нужен глубокий research перед каждым материалом, чтобы не пропустить контекст. Подписка Gemini Advanced — естественное расширение существующего стека. AgentQL ему не нужен. Совет: оставлять ChatGPT для драфтов, Gemini — для проверочного research.

Алексей, CTO стартапа на 15 человек, 35 лет, Python/Go. Строит SaaS для лидогенерации, нужно автоматически извлекать данные с корпоративных сайтов клиентов. Это прямой кейс AgentQL: API, Python SDK, pay-per-query как часть unit-экономики продукта. Совет: с самого начала писать слой абстракции, чтобы при необходимости можно было заменить AgentQL на MultiOn или чистый Playwright — Tinyfish seed-stage, exit-стратегия обязательна.

Профиль 1: одиночка-аналитик. Делает 30–50 research-запросов в месяц. Gemini Advanced — $19.99 × 12 = $240 в год (≈ 21 000 ₽). AgentQL для этого профиля не применим: ему нечего парсить, ему нужны отчёты. Стоимость гипотетического использования AgentQL для исследования = 0, потому что инструмент не подходит.

Профиль 2: малая команда (5 человек) в Google Workspace. Каждый делает 20–40 запросов в месяц. Gemini Advanced × 5 = $99.95/мес × 12 = $1 199 в год (≈ 104 000 ₽). AgentQL — снова вне рамок применения; команда — аналитики, не разработчики.

Профиль 3: SaaS-стартап, 10 000 AgentQL-запросов в день. Это 300 000 запросов в месяц, 3.6 млн в год. Точные цены AgentQL — data gap по dossier, поэтому корректно сказать только: счёт согласовывается с Tinyfish под объём, у seed-stage компаний под крупных клиентов часто доступны индивидуальные пакеты. Gemini Deep Research в этой нише не игрок — нет API.

Важная оговорка: ROI в каждом из этих профилей зависит от того, сколько времени экономится. У нас в редакции один аналитик после перехода на Deep Research перестал тратить 2 часа в день на ручной обзор источников — для нашего рабочего профиля это окупилось за первый месяц. У вас может быть иначе.