Agentic Seek nutzt OpenAI’s GPT-Modelle und ein maßgeschneidertes Toolkit, um den gesamten Web-Rechercheprozess zu automatisieren. Benutzer definieren übergeordnete Ziele, und das System erzeugt spezialisierte Sub-Agenten, um Suchanfragen auszuführen, Websites zu navigieren, wichtige Informationen per Scraping zu extrahieren und Ergebnisse zusammenzufassen. Es unterstützt iterative Verfeinerung, bei der Agenten Ergebnisse basierend auf neuen Erkenntnissen revisieren und aktualisieren können. Entwickler können seine Fähigkeiten durch die Integration von benutzerdefinierten Aktions-Handlern und API-Konnektoren erweitern. Ideal für Wettbewerbsanalyse, akademische Forschung, Marktanalyse und groß angelegte Datenaggregation reduziert Agentic Seek manuellen Browseraufwand, beschleunigt Entscheidungen und sorgt für eine umfassende Abdeckung mehrerer Online-Quellen. Die Plattform beinhaltet eine webbasierte Oberfläche zur Überwachung der Agentenaktivität und zur Überprüfung vorläufiger Ausgaben. Mit integriertem Logging, anpassbaren Prompts und Revisionspfaden können Teams Entscheidungen der Agenten nachverfolgen für Transparenz, Compliance und Qualitätssicherung.

Campana bietet eine All-in-One-Lösung für Wettbewerbsintelligenz und automatisiert den Prozess der Verfolgung von Wettbewerbernachrichten, Website-Updates, Funktionsveröffentlichungen und Marktänderungen. Dieses Tool liefert Unternehmen umsetzbare Erkenntnisse, um in der Konkurrenz voraus zu sein, was ein intelligenteres Entscheidungsmanagement und strategische Planung ermöglicht.

Der Wettbewerbs-Intelligence-Agent nutzt KI, um den Prozess der Wettbewerbsanalyse zu vereinfachen. Benutzer liefern eine Liste von Wettbewerber-URLs oder Firmennamen, und der Agent navigiert autonom auf jeder Website, um wichtige Daten wie Produktspezifikationen, Preisstufen, Funktionssets, Kundenrezensionen und Blog-Inhalte zu sammeln. Diese Rohdaten werden dann durch Sprachmodelle verarbeitet, um kurze Zusammenfassungen, Vergleichstabellen und strategische Erkenntnisse zu erstellen. Mit integrierter Berichtsgenerierung gibt der Agent Markdown- oder PDF-Zusammenfassungen aus, die einfach geteilt werden können. Anpassbare Aufforderungen ermöglichen es den Nutzern, sich auf spezifische Metriken wie Marktposition, Unique Selling Propositions oder Funktionslücken zu konzentrieren. Durch die Zentralisierung der Wettbewerbsrecherche spart dieses Tool Stunden manueller Arbeit und ermöglicht datengetriebene Entscheidungen im Team.

Deep-Research-With-Web-Scraping-by-LLM-And-AI-Agent ist darauf ausgelegt, den End-to-End-Forschungsworkflow zu automatisieren, indem Web-Scraping-Techniken mit Fähigkeiten großer Sprachmodelle kombiniert werden. Nutzer definieren Zielbereiche, spezifizieren URL-Muster oder Suchanfragen und legen Parsing-Regeln mit BeautifulSoup oder ähnlichen Bibliotheken fest. Das Framework steuert HTTP-Anfragen, um Rohtexte, Tabellen oder Metadaten zu extrahieren, und speist die Inhalte in ein LLM für Aufgaben wie Zusammenfassung, Themenclustering, Fragen & Antworten oder Datenormalisierung. Es unterstützt iterative Schleifen, bei denen LLM-Ausgaben die nachfolgenden Scraping-Aufgaben lenken, was tiefe Einblicke in verwandte Quellen ermöglicht. Mit integriertem Cache, Fehlerbehandlung und konfigurierbaren Prompt-Vorlagen optimiert dieses Agent die umfassende Informationsbeschaffung, ideal für wissenschaftliche Literaturreviews, Wettbewerbsintelligenz und automatisierte Marktforschung.