Deep Research AI Agent es un marco de código abierto diseñado para automatizar cada etapa del proceso de investigación. Al encadenar módulos de extracción web, resúmenes basados en modelos de lenguaje y pipelines de extracción de insights, recopila datos de artículos en línea, revistas académicas y fuentes personalizadas. Soporta GPT-3.5, GPT-4 y otros modelos de OpenAI, permitiendo a los usuarios personalizar las preguntas y configuraciones de memoria según sus necesidades. Tras extraer puntos clave y citas, organiza la información en informes completos en markdown o PDF. Los investigadores pueden ampliar sus capacidades con plugins para integración con bases de datos, recuperación de datos vía API y funciones de análisis personalizadas. Este agente agiliza revisiones de literatura, investigación de mercado y diligencias técnicas, reduciendo esfuerzo manual y garantizando resultados de alta calidad y consistentes.

AgenticIR (Agentic Information Retrieval) proporciona una estructura modular donde los agentes basados en LLM planifican y ejecutan flujos de trabajo de IR de manera autónoma. Permite definir roles de agentes — como generador de consultas, recuperador de documentos y resumidor — que se ejecutan en secuencias personalizables. Los agentes pueden obtener texto en bruto, refinar consultas en base a resultados intermedios y fusionar pasajes extraídos en resúmenes concisos. La estructura soporta pipelines de múltiples pasos, incluyendo búsqueda web iterativa, ingestión de datos vía API y análisis de documentos locales. Los desarrolladores pueden ajustar los parámetros de los agentes, integrar diferentes LLMs y personalizar políticas de comportamiento. AgenticIR también ofrece registro de logs, manejo de errores y ejecución paralela de agentes para acelerar la recopilación de información a gran escala. Con una configuración de código mínima, investigadores e ingenieros pueden prototipar e implementar sistemas de recuperación autónoma.