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.

ResearchAgent exploite de grands modèles de langage pour mener des recherches automatiques sur des bases de données en ligne et des sources web. Les utilisateurs fournissent une requête de recherche, et l’agent effectue des recherches, recueille des métadonnées de documents, extrait des résumés, met en évidence des conclusions clés, et génère des résumés organisés avec citations. Il supporte des pipelines personnalisables, l’intégration avec API, l’analyse de PDFs, et l'export vers Markdown ou JSON pour analyses ou rapports supplémentaires.