El Agente de IA para Investigación Profunda es un marco en Python de código abierto, diseñado para realizar tareas de investigación exhaustivas. Utiliza búsqueda web integrada, ingesta de PDFs y pipelines de NLP para descubrir fuentes relevantes, analizar documentos técnicos y extraer insights estructurados. El agente encadena solicitudes mediante LangChain y OpenAI, permitiendo respuestas contextualizadas, formateo automático de citas y resumen de múltiples documentos. Los investigadores pueden ajustar ámbitos de búsqueda, filtrar por fecha de publicación o dominio, y generar informes en markdown o JSON. Esta herramienta minimiza el tiempo de revisión manual de literatura y garantiza resúmenes de alta calidad y consistentes en diversas áreas de investigación.

IRIS (Interactive Research Ideation System) es un asistente impulsado por IA que permite a los investigadores prototipar rápidamente ideas de estudio. Los usuarios ingresan un tema o dominio de investigación, y IRIS produce preguntas de investigación personalizadas, identifica conceptos clave, sintetiza resúmenes de literatura relevantes y sugiere diseños experimentales o enfoques metodológicos. Organiza estos conocimientos en flujos de trabajo personalizables, apoyando el desarrollo de hipótesis, la planificación de recolección de datos y la interpretación de resultados. A través de conversaciones iterativas, IRIS ajusta las salidas en base a retroalimentación, asegura alineación con los objetivos de investigación y exporta informes estructurados en formatos como PDF, DOCX o Markdown. Al automatizar tareas repetitivas y potenciar la creatividad, IRIS acelera la investigación en etapas tempranas en academia, laboratorios de I+D y startups, fomentando la innovación y reduciendo el tiempo para obtener insights.

OpenWebResearcher funciona como un asistente autónomo de investigación web orquestando un pipeline de rastreo, extracción de datos y resumen impulsado por IA. Tras la configuración, el agente navega por sitios objetivos, identifica contenidos relevantes mediante heurísticas o criterios definidos por el usuario y obtiene datos estructurados. Luego, emplea grandes modelos de lenguaje para analizar, filtrar y destilar insights clave, generando resúmenes en forma de viñetas o informes detallados. Los usuarios pueden personalizar parámetros de raspado, integrar plugins especializados y programar tareas de investigación recurrentes. La arquitectura modular permite a los desarrolladores extender capacidades con nuevos analizadores o formatos de salida. Ideal para inteligencia competitiva, revisiones de literatura académica, análisis de mercado y monitorización de contenidos, OpenWebResearcher reduce el tiempo dedicado a recopilación y síntesis manual de datos.