Deep Research AI Agent est un cadre Python open source conçu pour effectuer des tâches de recherche complètes. Il exploite la recherche web intégrée, l’ingestion de PDFs et des pipelines NLP pour découvrir des sources pertinentes, analyser des documents techniques et extraire des insights structurés. L’agent enchaîne les demandes via LangChain et OpenAI, permettant des réponses contextuelles, la mise en forme automatique des citations et la synthèse multi-document. Les chercheurs peuvent ajuster les portées de recherche, filtrer par date de publication ou domaine, et générer des rapports en Markdown ou JSON. Cet outil minimise le temps de revue de littérature manuel et garantit des résumés cohérents et de haute qualité dans divers domaines de recherche.

OpenWebResearcher agit comme un assistant de recherche Web autonome en orchestrant un pipeline de crawling, d’extraction de données et de résumé piloté par l’IA. Après configuration, l’agent navigue sur les sites cibles, identifie le contenu pertinent via des heuristiques ou des critères définis par l’utilisateur, et récupère des données structurées. Il utilise de grands modèles linguistiques pour analyser, filtrer et distiller les principales informations, en générant des résumés à puces ou des rapports détaillés. Les utilisateurs peuvent personnaliser les paramètres de scraping, intégrer des plugins pour un traitement spécialisé, et programmer des tâches de recherche récurrentes. L’architecture modulaire permet aux développeurs d’étendre ses capacités avec de nouveaux analyseurs ou formats de sortie. Idéal pour la veille concurrentielle, les revues de littérature académique, l’analyse de marché et la surveillance de contenu, OpenWebResearcher réduit le temps consacré à la collecte et à la synthèse manuelles des données.