Deep Research AI Agent ist ein Open-Source-Python-Framework, das für umfassende Forschungsaufgaben entwickelt wurde. Es nutzt integrierte Websuche, PDF-Ingestion und NLP-Pipelines, um relevante Quellen zu entdecken, technische Dokumente zu parsen und strukturierte Erkenntnisse zu extrahieren. Der Agent leitet Anfragen über LangChain und OpenAI weiter, ermöglicht kontextbewusstes Fragen, automatisierte Zitationsformate und die Zusammenfassung mehrerer Dokumente. Forscher können Suchbereiche anpassen, nach Veröffentlichungsdatum oder Domäne filtern und Berichte in Markdown oder JSON ausgeben. Dieses Tool minimiert Zeit für Literaturrecherche und sorgt für konsistente, hochwertige Zusammenfassungen in verschiedenen Forschungsbereichen.

OpenWebResearcher fungiert als autonomen Web-Rechercheassistenten, indem es eine Pipeline aus Web-Crawling, Datenauswertung und KI-gesteuerter Zusammenfassung orchestriert. Nach der Konfiguration navigiert der Agent zu Zielseiten, erkennt relevante Inhalte anhand von Heuristiken oder benutzerdefinierten Kriterien und ruft strukturierte Daten ab. Er verwendet große Sprachmodelle, um Daten zu analysieren, zu filtern und Schlüsselerkenntnisse zu extrahieren, und erstellt Bullet-Punkte-Zusammenfassungen oder detaillierte Berichte. Benutzer können Crawling-Parameter anpassen, benutzerdefinierte Plugins für spezialisierte Verarbeitungen integrieren und wiederkehrende Recherchen planen. Die modulare Architektur ermöglicht es Entwicklern, Funktionen mit neuen Parsern oder Ausgabeformaten zu erweitern. Ideal für Wettbewerbsintelligenz, wissenschaftliche Literaturüberblicke, Marktanalysen und Inhaltsüberwachung reduziert OpenWebResearcher die Zeit für manuelle Datenerfassung und -synthese.