Der AI Researcher-Agent fungiert als virtueller Forschungsassistent, der wichtige Phasen wissenschaftlicher Untersuchungen automatisiert. Er beginnt mit der Annahme eines nutzerdefinierten Themas und führt automatisierte Literaturrecherchen in Online-Datenbanken über die integrierte Websuche durch. Anschließend extrahiert und fasst er die relevantesten Artikel zusammen, hebt Kernbefunde hervor und identifiziert Forschungslücken. Mit diesen Erkenntnissen generiert der Agent neue Forschungsfragen und schlägt Versuchsdesigns vor. Das Framework unterstützt anpassbare Aufgaben-Pipelines, mit denen Nutzer Suchparameter, Zusammenfassungs-Tiefe und Ideenfindungsstrategien einstellen können. Alle Interaktionen erfolgen über eine einfache Kommandozeilenschnittstelle unter Verwendung von Python-Skripten und OpenAI-APIs. Forscher können Ergebnisse überprüfen, verfeinern und exportieren, um Literaturübersichten und die frühe Planungsphase zu beschleunigen.

Notus ist ein leistungsstarker KI-Forschungassistent, der entwickelt wurde, um Ihre Forschungsreise zu vereinfachen. Er nutzt fortschrittliche Möglichkeiten der natürlichen Sprachverarbeitung, um komplexe wissenschaftliche Arbeiten effektiv zusammenzufassen, Ergebnisse zu organisieren und Referenzen nahtlos zu verwalten. Egal, ob Sie Student, Forscher oder Fachmann sind, Notus unterstützt Sie dabei, relevante Informationen schnell und effizient zu extrahieren, sodass Sie sich mehr auf Analysen und Erkenntnisse konzentrieren können, anstatt auf manuelle Organisation.

Tech Research Agent arbeitet, indem er zunächst eine Rechercheanfrage entgegennimmt und dann Websuchen über die Google Serp API durchführt. Er crawlt Ergebnis-URLs, extrahiert Codesnippets und Textinhalte, nutzt NLP für die Zusammenfassung und baut einen Wissensgraph zu Schlüsselkonzepten auf. Mit OpenAI GPT synthetisiert er die Erkenntnisse zu zusammenhängenden technischen Berichten im Markdown-Format. Er unterstützt die Anpassung von Suchtiefe, Zusammenfassung und Ausgabevorlagen. Mit integriertem Caching und paralleler Verarbeitung beschleunigt der Agent groß angelegte Literaturüberblicke, API-Explorationen und Wettbewerbsanalysen, was die Nutzer befähigt, Trends, Best Practices und relevante Codebeispiele für die Technologieevaluierung schnell zu identifizieren.