Agentic Seek exploite les modèles GPT d'OpenAI et une boîte à outils personnalisée pour automatiser tout le cycle de recherche web. Les utilisateurs définissent des objectifs de haut niveau, et le système génère des sous-agents spécialisés pour exécuter des requêtes de recherche, naviguer sur des sites web, extraire des informations clés via le scraping et résumer les résultats. Il prend en charge le raffinement itératif, permettant aux agents de revoir et mettre à jour les résultats en fonction des nouvelles idées. Les développeurs peuvent étendre ses capacités en intégrant des gestionnaires d'actions personnalisés et des connecteurs API. Idéal pour la veille concurrentielle, la recherche académique, l'analyse de marché et la collecte de données à grande échelle, Agentic Seek réduit la navigation manuelle, accélère la prise de décision et garantit une couverture complète de plusieurs sources en ligne. La plateforme inclut une interface Web pour surveiller l'activité de l'agent et examiner les sorties intermédiaires. Avec une journalisation intégrée, des invites personnalisables et des pistes d'audit, les équipes peuvent suivre les décisions des agents pour la transparence, la conformité et l'assurance qualité.

Campana propose une solution tout-en-un pour l'intelligence compétitive, en automatisant le processus de suivi des nouvelles des concurrents, des mises à jour de sites Web, des lancements de fonctionnalités et des changements de marché. Cet outil fournit aux entreprises des informations exploitables pour devancer la concurrence, permettant une prise de décision plus intelligente et une planification stratégique.

L'Agent d'Intelligence Concurrentielle utilise l'IA pour rationaliser le processus d'analyse concurrentielle. Les utilisateurs fournissent une liste d'URLs ou de noms d'entreprises de concurrents, et l'agent navigue de manière autonome sur chaque site pour collecter des données clés, comme les spécifications produits, les niveaux de prix, les ensembles de fonctionnalités, les témoignages clients et le contenu des blogs. Il traite ensuite ces informations brutes via des modèles linguistiques pour produire des résumés concis, des comparaisons côte à côte et des insights stratégiques. Avec la génération automatique de rapports, l'agent produit des synthèses en markdown ou PDF pour un partage facile. Les invites personnalisables permettent aux utilisateurs de se concentrer sur des métriques spécifiques telles que le positionnement sur le marché, les propositions de vente uniques ou les lacunes en fonctionnalités. En centralisant la collecte d'intelligence concurrentielle, cet outil économise des heures de recherche manuelle et permet aux équipes de prendre des décisions basées sur des données.

Deep-Research-With-Web-Scraping-by-LLM-And-AI-Agent est conçu pour automatiser le workflow de recherche de bout en bout en combinant les techniques de web scraping avec les capacités de grands modèles de langage. Les utilisateurs définissent des domaines cibles, spécifient des motifs URL ou des requêtes de recherche, et mettent en place des règles d'analyse à l'aide de BeautifulSoup ou de bibliothèques similaires. Le framework orchestre des requêtes HTTP pour extraire du texte brut, des tableaux ou des métadonnées, puis alimente le contenu récupéré dans un LLM pour des tâches telles que la synthèse, le clustering thématique, la questions-réponses ou la normalisation des données. Il supporte des boucles itératives où les sorties du LLM guident les tâches de scraping suivantes, permettant des plongées approfondies dans des sources connexes. Avec un cache intégré, une gestion des erreurs et des modèles de prompt configurables, cet agent facilite la collecte d'informations complète, idéal pour les revues de littérature, le renseignement concurrentiel et l'automatisation de la recherche de marché.