AgentenCode AgentenProfilRecherche
✓ Redaktionell geprüftPrüfdatum: 30. September 2026
AgentenProfil · Recherche
NotebookLM Deep Research
Deep-Research-Funktion in NotebookLM, die einen Rechercheplan erstellt, das Web durchsucht und Quellen samt Bericht in ein Notebook übernehmen kann.
ÖKOSYSTEM-ZUORDNUNG
Dieses Agentenprofil gehört zur kuratierten Anbieterübersicht. Sicherheitsmerkmale werden nicht zwischen Produkten übertragen.
Rechercheredaktionelle Einordnung
GoogleAnbieter
4 Primärquellen dokumentiertQuellenstatus
30. September 2026letzte Prüfung
AgentenTrust 2.0 · EU & Governance Evidence
EU AI Act, Datenschutz und Kontrolle bei NotebookLM Deep Research
Direktantwort: Für NotebookLM Deep Research sind aktuell 2 von 36 normalisierten Trust-Controls feldgenau öffentlich belegt. Nicht belegte Felder bleiben Unknown – niemals automatisch Nein.
EU AI ActEvidence-Kontext zu Art. 12–15, ohne automatische Anwendbarkeits- oder Compliance-Aussage.
DSGVOEvidence-Kontext zu Art. 5, 28 und 32. Data Residency allein ist kein Compliance- oder Transfer-Nachweis.
Wichtig: Diese Zahlen zeigen Dokumentationsabdeckung, keine Produktbewertung. 0 von 10 bedeutet: Für diese 10 Felder liegt im aktuellen Datensatz kein feldgenauer öffentlicher Beleg vor. Es bedeutet nicht, dass der Agent die Funktionen nicht besitzt.
Entscheidungsrelevante Kernsignale
Zwölf häufige EU-, Datenschutz-, Security- und Governance-Fragen – inklusive Unknowns.
Ja belegtNein belegtWert belegtUnknown
Datenschutz & Daten
Belegt: JaData Residency
Ja
Scope: gemini_notebook_enterprise_deep_research · geprüft 2026-10-02 · Quelle ↗Datenschutz & Daten
UnknownKundendaten für Training
Nicht öffentlich belegt
Keine feldgenaue öffentliche Evidence im aktuellen Datensatz.Datenschutz & Daten
UnknownDatenaufbewahrung / Retention
Nicht öffentlich belegt
Keine feldgenaue öffentliche Evidence im aktuellen Datensatz.Datenschutz & Daten
UnknownDPA / Auftragsverarbeitung
Nicht öffentlich belegt
Keine feldgenaue öffentliche Evidence im aktuellen Datensatz.Security & Zugriff
UnknownVerschlüsselung at rest
Nicht öffentlich belegt
Keine feldgenaue öffentliche Evidence im aktuellen Datensatz.Security & Zugriff
UnknownRBAC
Nicht öffentlich belegt
Keine feldgenaue öffentliche Evidence im aktuellen Datensatz.Menschliche Kontrolle
UnknownHuman Approval
Nicht öffentlich belegt
Keine feldgenaue öffentliche Evidence im aktuellen Datensatz.Menschliche Kontrolle
UnknownHuman Oversight
Nicht öffentlich belegt
Keine feldgenaue öffentliche Evidence im aktuellen Datensatz.Audit & Nachvollziehbarkeit
UnknownAudit Logs
Nicht öffentlich belegt
Keine feldgenaue öffentliche Evidence im aktuellen Datensatz.Audit & Nachvollziehbarkeit
UnknownTracing
Nicht öffentlich belegt
Keine feldgenaue öffentliche Evidence im aktuellen Datensatz.Audit & Nachvollziehbarkeit
UnknownActivity History
Nicht öffentlich belegt
Keine feldgenaue öffentliche Evidence im aktuellen Datensatz.Security & Zugriff
UnknownSecrets / Credential Handling
Nicht öffentlich belegt
Keine feldgenaue öffentliche Evidence im aktuellen Datensatz.Alle dokumentierten Trust-Signale
Jeder Wert bleibt an Scope, Prüfdatum und Primärquelle gebunden. Ein Plattformbeleg wird nicht automatisch auf jeden Agenten vererbt.
Datenschutz & Daten · 1 dokumentierte Signale
Data Residency
Belegt: Japrivacy.residency.availableJa
Scope: gemini_notebook_enterprise_deep_research · geprüft 2026-10-02 · Primärquelle ↗Security & Zugriff · 1 dokumentierte Signale
SOC 2 Type 2
Belegt: Jasecurity.soc2_type2Ja
Scope: notebooklm_workspace_core_service · geprüft 2026-10-02 · Primärquelle ↗Kein Compliance-Score.
AgentenTrust bildet Evidence ab. Die rechtliche Einordnung hängt vom konkreten Einsatz ab.
Kurz erklärt
Deep-Research-Funktion in NotebookLM, die einen Rechercheplan erstellt, das Web durchsucht und Quellen samt Bericht in ein Notebook übernehmen kann.
AnbieterGoogle
ProdukttypRecherche-Agent
ZugangIn NotebookLM; Verfügbarkeit und Limits abhängig von Konto, Region und Plan.
EinordnungRecherche
AgentenProfil
Standardisierte Referenzdaten
AnbieterGoogle
KategorieRecherche
ProdukttypRecherche-Agent
ZielgruppePrivat & Unternehmen
ZugangIn NotebookLM; Verfügbarkeit und Limits abhängig von Konto, Region und Plan.
Quellenstatus4 Primärquellen dokumentiert
PrüfstatusRedaktionell geprüft
Prüfdatum30. September 2026
Profilversion2.0
Filterdaten werden aus demselben strukturierten Datensatz erzeugt wie dieses Profil. Unbestätigte Merkmale werden nicht automatisch als „Nein“ gewertet.
Was ist NotebookLM Deep Research?
Deep-Research-Funktion in NotebookLM, die einen Rechercheplan erstellt, das Web durchsucht und Quellen samt Bericht in ein Notebook übernehmen kann.
Produktspezifische Evidenzlage zu NotebookLM Deep Research
Dieses Profil trennt den dokumentierten Produktfokus von feldgenauer Evidence. Für NotebookLM Deep Research sind aktuell 4 eindeutige Primärquellen über Profil, Trust- und Relationsdaten verknüpft. Die folgenden Punkte sind keine allgemeine Klassenbeschreibung, sondern stammen aus den für dieses konkrete Produkt gespeicherten Feldern.
- Data Residency: Ja · Scope: gemini_notebook_enterprise_deep_research · geprüft 2. Oktober 2026 · Primärquelle ↗
- SOC 2 Type 2: Ja · Scope: notebooklm_workspace_core_service · geprüft 2. Oktober 2026 · Primärquelle ↗
- hosting · managed: Ja · Scope: notebooklm_deep_research · geprüft 1. Oktober 2026 · Primärquelle ↗
Recherche-Agenten zerlegen komplexe Fragen in Teilaufgaben, suchen in passenden Quellen und verdichten die Ergebnisse zu nachvollziehbaren Berichten.
AgentenCode trennt bestätigte Produktmerkmale von redaktioneller Einordnung. Funktionen, Tarife und Verfügbarkeit können sich kurzfristig verändern; deshalb enthält dieses Profil ein Prüfdatum und einen Änderungsverlauf.
Wie funktioniert NotebookLM Deep Research?
NotebookLM Deep Research verbindet den dokumentierten Produktkontext mit den vom Anbieter freigegebenen Datenquellen, Werkzeugen oder Aktionen. Typisch ist ein Ablauf aus Aufgabe verstehen, relevante Informationen beschaffen, Zwischenschritte planen, Werkzeuge nutzen und das Ergebnis zur Prüfung bereitstellen.
Welche Schritte tatsächlich autonom erfolgen, hängt von Plan, Oberfläche, Integrationen und Berechtigungen ab. AgentenCode bewertet deshalb nicht nur die Bezeichnung „Agent“, sondern dokumentiert den praktisch verfügbaren Aktionsraum.
1Aufgabe verstehen
2Kontext erfassen
3Schritte planen
4Tools nutzen
5Ergebnis prüfen
Was kann NotebookLM Deep Research konkret übernehmen?
Die folgenden Anwendungsfelder ergeben sich aus dem dokumentierten Produktschwerpunkt. Ob ein Einsatz sinnvoll ist, hängt von Datenzugriff, Aktionsrechten und Fehlerfolgen im konkreten Prozess ab.
Themenrecherche
Bei „Themenrecherche“ ist für NotebookLM Deep Research besonders „Rechercheplan vor der Ausführung“ relevant. Der Einsatz sollte im dokumentierten Produktscope „In NotebookLM; Verfügbarkeit und Limits abhängig von Konto, Region und Plan.“ bewertet werden. Vor produktiver Nutzung gilt als konkreter Prüfpunkt: Rechercheergebnisse nicht mit peer-reviewter Evidenz gleichsetzen. Diese Einordnung verbindet den gespeicherten Produktfokus mit den sichtbaren Quellen; sie ist kein Leistungsbenchmark.
Literatur- und Quellenrecherche
Bei „Literatur- und Quellenrecherche“ ist für NotebookLM Deep Research besonders „Webquellen direkt ins Notebook übernehmbar“ relevant. Der Einsatz sollte im dokumentierten Produktscope „In NotebookLM; Verfügbarkeit und Limits abhängig von Konto, Region und Plan.“ bewertet werden. Vor produktiver Nutzung gilt als konkreter Prüfpunkt: Urheber- und Zugriffsrechte eigener Quellen beachten. Diese Einordnung verbindet den gespeicherten Produktfokus mit den sichtbaren Quellen; sie ist kein Leistungsbenchmark.
Briefings und Dossiers
Bei „Briefings und Dossiers“ ist für NotebookLM Deep Research besonders „Verknüpfung mit vorhandenen Materialien“ relevant. Der Einsatz sollte im dokumentierten Produktscope „In NotebookLM; Verfügbarkeit und Limits abhängig von Konto, Region und Plan.“ bewertet werden. Vor produktiver Nutzung gilt als konkreter Prüfpunkt: Zeitkritische Aussagen an der Originalquelle kontrollieren. Diese Einordnung verbindet den gespeicherten Produktfokus mit den sichtbaren Quellen; sie ist kein Leistungsbenchmark.
Recherche mit vorhandenen Notebook-Quellen
Bei „Recherche mit vorhandenen Notebook-Quellen“ ist für NotebookLM Deep Research besonders „Quellenorientierte Zusammenfassungen“ relevant. Der Einsatz sollte im dokumentierten Produktscope „In NotebookLM; Verfügbarkeit und Limits abhängig von Konto, Region und Plan.“ bewertet werden. Vor produktiver Nutzung gilt als konkreter Prüfpunkt: Rechercheergebnisse nicht mit peer-reviewter Evidenz gleichsetzen. Diese Einordnung verbindet den gespeicherten Produktfokus mit den sichtbaren Quellen; sie ist kein Leistungsbenchmark.
Für wen ist NotebookLM Deep Research relevant?
Zielgruppe
Privat & Unternehmen.
Deep-Research-Funktion in NotebookLM, die einen Rechercheplan erstellt, das Web durchsucht und Quellen samt Bericht in ein Notebook übernehmen kann.
Einführung
Für einen belastbaren Pilot sollten reale Aufgaben, definierte Berechtigungen, messbare Erfolgskriterien und ein klarer Review-Prozess verwendet werden.
Stärken von NotebookLM Deep Research
Die folgenden Punkte sind keine Rangliste. Sie beschreiben dokumentierte oder aus dem Produktschwerpunkt ableitbare Merkmale, die für die genannten Einsatzfelder relevant sein können.
Rechercheplan vor der Ausführung
„Rechercheplan vor der Ausführung“ ist bei NotebookLM Deep Research deshalb entscheidungsrelevant, weil das Profil „Themenrecherche“ als konkretes Einsatzfeld führt. Der Nutzen hängt davon ab, ob dieser Arbeitsablauf im gebuchten Plan und mit den vorgesehenen Daten- und Toolrechten verfügbar ist. Gegenprüfung vor dem Einsatz: Rechercheergebnisse nicht mit peer-reviewter Evidenz gleichsetzen.
Webquellen direkt ins Notebook übernehmbar
„Webquellen direkt ins Notebook übernehmbar“ ist bei NotebookLM Deep Research deshalb entscheidungsrelevant, weil das Profil „Literatur- und Quellenrecherche“ als konkretes Einsatzfeld führt. Der Nutzen hängt davon ab, ob dieser Arbeitsablauf im gebuchten Plan und mit den vorgesehenen Daten- und Toolrechten verfügbar ist. Gegenprüfung vor dem Einsatz: Urheber- und Zugriffsrechte eigener Quellen beachten.
Verknüpfung mit vorhandenen Materialien
„Verknüpfung mit vorhandenen Materialien“ ist bei NotebookLM Deep Research deshalb entscheidungsrelevant, weil das Profil „Briefings und Dossiers“ als konkretes Einsatzfeld führt. Der Nutzen hängt davon ab, ob dieser Arbeitsablauf im gebuchten Plan und mit den vorgesehenen Daten- und Toolrechten verfügbar ist. Gegenprüfung vor dem Einsatz: Zeitkritische Aussagen an der Originalquelle kontrollieren.
Quellenorientierte Zusammenfassungen
„Quellenorientierte Zusammenfassungen“ ist bei NotebookLM Deep Research deshalb entscheidungsrelevant, weil das Profil „Recherche mit vorhandenen Notebook-Quellen“ als konkretes Einsatzfeld führt. Der Nutzen hängt davon ab, ob dieser Arbeitsablauf im gebuchten Plan und mit den vorgesehenen Daten- und Toolrechten verfügbar ist. Gegenprüfung vor dem Einsatz: Rechercheergebnisse nicht mit peer-reviewter Evidenz gleichsetzen.
Grenzen und Prüfpunkte
Agentische Systeme können Fehler nicht nur formulieren, sondern je nach Berechtigung auch ausführen. Deshalb sollten Produktgrenzen und organisatorische Kontrollen gemeinsam betrachtet werden.
- Rechercheergebnisse nicht mit peer-reviewter Evidenz gleichsetzen
- Urheber- und Zugriffsrechte eigener Quellen beachten
- Zeitkritische Aussagen an der Originalquelle kontrollieren
Sicherheit, Datenschutz und Kontrolle
Quellenangaben, Aktualität und mögliche Lücken in der Recherche sollten bei wichtigen Entscheidungen immer an den Originalquellen kontrolliert werden.
Vor dem Einsatz sollten Vertrag, Datenverarbeitung, Speicherorte, Modellanbieter, Integrationen, Protokollierung und die Möglichkeit zum Widerruf beziehungsweise Rückrollen von Aktionen geprüft werden.
Zugang und Kosten
In NotebookLM; Verfügbarkeit und Limits abhängig von Konto, Region und Plan.
Preise, Limits und regionale Verfügbarkeit ändern sich häufig. Maßgeblich sind die unten verlinkten Anbieterinformationen zum Zeitpunkt der Nutzung.
Wie lässt sich NotebookLM Deep Research vergleichen?
Ein Vergleich sollte an der eigenen Aufgabe, den benötigten Daten, dem gewünschten Aktionsradius und den Kontrollanforderungen beginnen.
| Quellenabdeckung | Bei NotebookLM Deep Research anhand der offiziellen Quellen und eigener Testfälle prüfen; Funktionsumfang kann je nach Plan, Oberfläche, Region und Berechtigungen variieren. |
|---|---|
| Nachvollziehbare Zitate | Bei NotebookLM Deep Research anhand der offiziellen Quellen und eigener Testfälle prüfen; Funktionsumfang kann je nach Plan, Oberfläche, Region und Berechtigungen variieren. |
| Steuerbarkeit des Rechercheplans | Bei NotebookLM Deep Research anhand der offiziellen Quellen und eigener Testfälle prüfen; Funktionsumfang kann je nach Plan, Oberfläche, Region und Berechtigungen variieren. |
| Arbeit mit eigenen Quellen | Bei NotebookLM Deep Research anhand der offiziellen Quellen und eigener Testfälle prüfen; Funktionsumfang kann je nach Plan, Oberfläche, Region und Berechtigungen variieren. |
| Aktualität | Bei NotebookLM Deep Research anhand der offiziellen Quellen und eigener Testfälle prüfen; Funktionsumfang kann je nach Plan, Oberfläche, Region und Berechtigungen variieren. |
Zusätzlich sollte ein Pilot mit realen Aufgaben durchgeführt werden. Reproduzierbare Testfälle sind aussagekräftiger als Marketingbenchmarks allein.
Ähnliche Agenten und Alternativen
Häufige Fragen zu NotebookLM Deep Research
Was ist NotebookLM Deep Research?
Deep-Research-Funktion in NotebookLM, die einen Rechercheplan erstellt, das Web durchsucht und Quellen samt Bericht in ein Notebook übernehmen kann.
Für wen eignet sich NotebookLM Deep Research?
Das Profil ordnet NotebookLM Deep Research primär für Privat & Unternehmen ein. Entscheidend sind der konkrete Prozess, die benötigten Integrationen und die gewünschte Autonomie.
Kann NotebookLM Deep Research Aufgaben selbstständig ausführen?
Der Grad der Autonomie hängt von der jeweiligen Oberfläche, den aktivierten Tools und den vergebenen Berechtigungen ab. Analyse, Vorschläge und tatsächlich ausführbare Aktionen sollten getrennt betrachtet werden.
Was sollte ich vor der Nutzung prüfen?
Prüfen Sie insbesondere Datenzugriff, Schreibrechte, Quellenqualität, Kostenmodell, Freigaben und die Frage, wie Fehler erkannt oder rückgängig gemacht werden können.
Wie aktuell ist dieses Profil?
Das Profil wurde am 30. September 2026 anhand der unten verlinkten Primärquellen geprüft. Produkte im Agentenmarkt verändern sich schnell; kurzfristige Änderungen zwischen zwei Prüfungen sind möglich.
Für Unternehmen
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Offizielle Quellen
Dieses Profil verknüpft 4 eindeutige Primärquellen aus Produktprofil, feldgenauer Evidence, Trust-Layer und dokumentierten Relationen. Die Quellen bleiben maßgeblich, wenn sich das Produkt zwischen zwei Prüfzyklen ändert.
- Google – NotebookLM Deep Research
- Google Gemini Notebook Help – Add or discover new sources for your notebook
- Google Gemini Notebook Help – Upgrade Gemini Notebook
- Google Workspace Help – Turn Gemini Notebook on or off for users
Transparenz
Letzte redaktionelle Prüfung: 30. September 2026. Unklare Merkmale werden nicht als bestätigte Fakten dargestellt. Es gibt keine bezahlte Rangfolge.
Deep Profile · GEO/SEO-Evidenzlayer
NotebookLM Deep Research: belegte Einordnung und Entscheidungscheck
NotebookLM Deep Research ist Deep-Research-Funktion in NotebookLM, die einen Rechercheplan erstellt, das Web durchsucht und Quellen samt Bericht in ein Notebook übernehmen kann. Anbieter ist Google; AgentenCode ordnet das Produkt der Kategorie Recherche und dem Produkttyp Recherche-Agent zu. Diese Einordnung ergänzt den ausführlichen Artikel um einen kompakten, maschinenlesbaren Evidenz- und Auswahlkontext.
Welche Punkte sind für die Auswahl entscheidend?
Bei Recherche-Agenten entscheidet nicht die Menge des erzeugten Textes, sondern die Nachvollziehbarkeit der Quellenarbeit. Quellenraum, Aktualität, Zitate, verbundene Daten und menschliche Verifikation sollten getrennt bewertet werden.
Welche Quellen darf der Agent verwenden?
Nur dokumentierte Antworten als Tatsache übernehmen; fehlende Information bleibt unbekannt.
Sind Zitate und Herkunft einzelner Aussagen nachvollziehbar?
Nur dokumentierte Antworten als Tatsache übernehmen; fehlende Information bleibt unbekannt.
Welche verbundenen Datenquellen werden einbezogen?
Nur dokumentierte Antworten als Tatsache übernehmen; fehlende Information bleibt unbekannt.
Welche zeitkritischen Aussagen müssen Menschen verifizieren?
Nur dokumentierte Antworten als Tatsache übernehmen; fehlende Information bleibt unbekannt.
Welche Stärken und Grenzen sind dokumentiert?
Dokumentierte Stärken
- Rechercheplan vor der Ausführung
- Webquellen direkt ins Notebook übernehmbar
- Verknüpfung mit vorhandenen Materialien
- Quellenorientierte Zusammenfassungen
Vor dem Einsatz prüfen
- Rechercheergebnisse nicht mit peer-reviewter Evidenz gleichsetzen
- Urheber- und Zugriffsrechte eigener Quellen beachten
- Zeitkritische Aussagen an der Originalquelle kontrollieren
Welche Eigenschaften von NotebookLM Deep Research sind feldgenau belegt?
Die folgenden Aussagen sind in AgentenGraph direkt mit Primärquellen verknüpft. Nicht aufgeführte Eigenschaften bleiben unbekannt, solange keine geeignete Quelle sie bestätigt oder ausdrücklich verneint.
hosting.managed
dokumentiert
NotebookLM Deep Research is delivered as a managed NotebookLM service.
Google – NotebookLM adds Deep Research →privacy.residency.available
dokumentiert
Deep Research runs directly inside Gemini Notebook, and Google's Enterprise documentation states that Gemini Notebook honors data regionalization for enterprise deployments.
Google Gemini Notebook Help – Add or discover new sources for your notebook →security.soc2_type2
dokumentiert
Gemini Notebook (formerly NotebookLM), including its Deep Research capability in Workspace, is covered by the current Google Workspace compliance documentation that explicitly lists SOC 2.
Google Workspace Help – Turn Gemini Notebook on or off for users →Welche Primärquellen stützen dieses Profil?
AgentenCode bevorzugt aktuelle Primärquellen. Aussagen eines Anbieters werden nicht automatisch auf andere Produkte oder Detailfelder übertragen.
| Quelle | Typ | Verwendung |
|---|---|---|
| Google – NotebookLM Deep Research | Primärquelle | Profil-, Evidence-, Trust- oder Relationsbeleg |
| Google Gemini Notebook Help – Add or discover new sources for your notebook | Primärquelle | Profil-, Evidence-, Trust- oder Relationsbeleg |
| Google Gemini Notebook Help – Upgrade Gemini Notebook | Primärquelle | Profil-, Evidence-, Trust- oder Relationsbeleg |
| Google Workspace Help – Turn Gemini Notebook on or off for users | Primärquelle | Profil-, Evidence-, Trust- oder Relationsbeleg |
AgentenGraph · Produktverlauf
Strukturierte Historie von NotebookLM Deep Research
AgentenGraph speichert strukturierte Zustände dieses Agenten über die Zeit. Neue Werte ersetzen ältere Zustände nicht stillschweigend: Änderungen werden versioniert und als Ereignis erfasst. Frühere Zustände vor der Baseline werden nicht rückwirkend behauptet.
01Baseline erfasst1. Oktober 2026
Ab diesem Datum beobachtet AgentenCode strukturierte Änderungen dieses Agenten.
Der heutige Stand ist der Ausgangspunkt. Historische Aussagen vor diesem Datum erscheinen nur, wenn sie durch belastbare Quellen belegt werden können.
Aktueller strukturierter StandAI-0059 · 27 aktive Aussagen
3 feldgenau belegtAnbieterGoogle
KategorieRecherche
ProdukttypRecherche-Agent
Zielgruppeprivatpersonen, unternehmen
ZugangIn NotebookLM; Verfügbarkeit und Limits abhängig von Konto, Region und Plan.
Letzte Profilprüfung30. September 2026
Strukturierte Anwendungsfelder
Recherche mit vorhandenen Notebook-QuellenThemenrechercheBriefings und DossiersLiteratur- und Quellenrecherche
Evidenzstatus
3 von 27 aktiven Aussagen besitzen bereits eine explizite Feld-zu-Quelle-Zuordnung. Die übrigen Aussagen verwenden weiterhin das Quellen-Set des Profils.
Methodik zur Datenhistorie →Dokumentierte Änderungen seit BaselineProduktbezogene AgentenGraph-Ereignisse
security.soc2_type2
Strukturierte Änderung erfasst
Vorher: —Jetzt: True
privacy.residency.available
Strukturierte Änderung erfasst
Vorher: —Jetzt: True
hosting.managed
Strukturierte Änderung erfasst
Vorher: —Jetzt: True
Änderungsverlauf
Changelog
Neu in den AgentenCode aufgenommen; AgentenProfil 2.0 mit Primärquellen, Prüfdatum, Filterdaten und Changelog erstellt.