Summative Info Researcher Agents propose un cadre modulaire d’agents pilotés par IA conçus pour effectuer des tâches de recherche de bout en bout. Il automatise la recherche web, le scraping de contenu, l’extraction de données pertinentes et synthétise les résultats en résumés clairs et structurés. Basé sur des LLM populaires et extensible via des plugins, le projet permet aux utilisateurs de définir des workflows à plusieurs étapes, chaîner des agents et ajuster les paramètres pour des requêtes spécifiques au domaine. Son architecture flexible prend en charge l’intégration avec des API, des connecteurs de bases de données et des systèmes de planification pour répondre aux besoins académiques, commerciaux ou personnels.

Faraday Web Researcher exploite des techniques d'IA et de scraping web pour effectuer des flux de travail de recherche en ligne de bout en bout. Cet agent s’intègre avec divers moteurs de recherche et sources de contenu, interrogeant automatiquement des sujets, parcourant les pages de résultats et extrayant le contenu pertinent. Il traite des documents HTML et PDF, filtre les détails superflus, et applique le traitement du langage naturel pour générer des résumés concis ou des rapports structurés. Les utilisateurs peuvent personnaliser les paramètres de recherche, définir la profondeur de recherche, et choisir les formats de sortie, permettant une collecte d’informations adaptée à l’analyse de marché, aux études académiques ou à l’intelligence économique. En automatisant les tâches répétitives, Faraday accélère les cycles de recherche, réduit les erreurs humaines, et fournit une interface unifiée pour accéder et digérer de grands volumes d’informations web.