Deep Research Agent utilise les modèles GPT d'OpenAI pour effectuer des récupérations et analyses avancées de documents. Les utilisateurs configurent des sources de données (par ex., PubMed, arXiv), définissent des requêtes et reçoivent des résumés compréhensibles mettant en évidence méthodes, résultats et arguments clés. Il supporte la comparaison multi-documents, l'extraction de citations et des sessions Q&R interactives. Son architecture modulaire permet l'intégration de connecteurs personnalisés, pipelines NLP et formats d'exportation comme Markdown ou JSON. Avec une planification intégrée, il peut mettre à jour périodiquement les revues de littérature, détecter de nouvelles tendances de recherche et générer des rapports. Idéal pour les équipes de recherche, académiciens et analystes industriels souhaitant réduire le temps de lecture manuel et améliorer la découverte d'insights dans de vastes corpus scientifiques.

DeepResearch exploite le traitement avancé du langage naturel pour explorer plusieurs sources académiques, extraire des résultats clés et produire des résumés structurés. Il crée des graphiques de connaissances interactifs, met en évidence les citations pertinentes et génère des insights à la demande. Les utilisateurs peuvent étiqueter, organiser et exporter les résultats vers des gestionnaires de citations ou des plateformes collaboratives. L'IA apprend en continu les préférences de l'utilisateur pour améliorer la pertinence et la profondeur au fil du temps, rendant les revues de littérature plus rapides et plus complètes.