Des agents IA automatisant la recherche web, la collecte de données et le résumé à partir de plusieurs sources avec des flux de travail personnalisables.
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.
Fonctionnalités principales de Summative Info Researcher Agents
Recherche web automatisée à partir de plusieurs sources
ResearchGPT est un assistant de recherche open-source, basé sur LLM, qui permet aux utilisateurs de participer à des discussions interactives avec des articles de recherche ou des PDFs. En tirant parti de modèles de langage avancés, ResearchGPT peut répondre à des questions, résumer du contenu et fournir des insights, en faisant un outil inestimable pour les chercheurs, les universitaires et les étudiants cherchant à rationaliser leurs processus de revue de littérature et à améliorer leur compréhension de documents complexes.
Une architecture d'agent AI combinant l'API Semantic Scholar avec un prompting multi-chaînes pour rechercher, résumer et répondre aux requêtes de recherche académique.
Semantic Scholar FastMCP Server est conçu pour rationaliser la recherche académique en exposant une API RESTful placée entre votre application et la base de données Semantic Scholar. Il orchestre plusieurs chaînes de prompt (MCP) en parallèle—comme la récupération de métadonnées, le résumé d'abstraits, l'extraction de citations et la réponse à des questions—pour produire des résultats entièrement traités en une seule réponse. Les développeurs peuvent configurer les paramètres de chaque chaîne, échanger les modèles de langue ou ajouter des gestionnaires personnalisés, permettant un déploiement rapide d'assistants en revue de la littérature, de chatbots de recherche et de pipelines de connaissances spécifiques au domaine, sans construire de logique d'orchestration complexe de zéro.
Fonctionnalités principales de Semantic Scholar FastMCP Server