Deep Research AI Agent

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Deep Research AI Agentは、オンラインソースのスクレイピング、学術論文の要約、主要な洞察の抽出、結果を構造化されたレポートに整理することにより、包括的な調査ワークフローを自動化します。GPTモデル、カスタマイズ可能なプロンプト、メモリを活用して多様な調査トピックに対応します。ユーザーは調査の深さを調整し、カスタムデータソースを統合し、結果をMarkdownまたはPDFでエクスポートしてさらなる分析や共有が可能です。
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May 19 2025
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Deep Research AI Agentは、オンラインソースのスクレイピング、学術論文の要約、主要な洞察の抽出、結果を構造化されたレポートに整理することにより、包括的な調査ワークフローを自動化します。GPTモデル、カスタマイズ可能なプロンプト、メモリを活用して多様な調査トピックに対応します。ユーザーは調査の深さを調整し、カスタムデータソースを統合し、結果をMarkdownまたはPDFでエクスポートしてさらなる分析や共有が可能です。
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フィーチャー

Deep Research AI Agentとは?

Deep Research AI Agentは、Webスクレイピングモジュール、言語モデルベースの要約ツール、洞察抽出パイプラインを連結させて、オンライン記事、学術雑誌、カスタムソースからデータを収集するオープンソースのフレームワークです。GPT-3.5、GPT-4、その他OpenAIモデルをサポートし、質問プロンプトやメモリ設定をユーザーのニーズに合わせて調整できます。主要ポイントや引用を抽出した後、情報を包括的なMarkdownまたはPDFレポートに整理します。データベース統合、API経由のデータ取得、カスタム分析機能のプラグイン拡張も可能です。このエージェントは文献レビュー、市場調査、技術的デュー・デリジェンスを効率化し、手作業を削減し、高品質なアウトプットを保証します。

誰がDeep Research AI Agentを使うの?

  • 学術研究者
  • 大学院生
  • 市場分析者
  • ジャーナリスト
  • ビジネス戦略家
  • コンテンツ制作者

Deep Research AI Agentの使い方は?

  • ステップ1:GitHubリポジトリをクローンし、プロジェクトディレクトリに移動します。
  • ステップ2:pip install -r requirements.txtを使ってPython依存関係をインストールします。
  • ステップ3:環境変数OPENAI_API_KEYを設定するか、設定ファイルを更新します。
  • ステップ4:設定ファイルで調査プロンプトとデータソース設定をカスタマイズします。
  • ステップ5:python main.pyを実行して調査リクエストを行います。
  • ステップ6:MarkdownまたはPDF出力で生成された要約と洞察をレビューします。

プラットフォーム

  • mac
  • windows
  • linux

Deep Research AI Agentの主な特長・利点

コア機能

  • オンライン記事や論文のWebスクレイピング
  • 自動文献要約
  • 主要洞察の抽出と引用生成
  • MarkdownおよびPDFによるレポートの作成
  • カスタマイズ可能なプロンプトとメモリ設定
  • データソースと分析用のプラグインアーキテクチャ

利点

  • 手動調査作業の時間節約
  • 高品質な要約の一貫性
  • 複数のトピックやソースへの拡張性
  • ユーザーニーズに合わせたワークフローのカスタマイズ
  • 結果のエクスポートと共有が容易

Deep Research AI Agentの主な使用ケース・アプリケーション

  • 学術文献レビュー
  • 市場調査レポート
  • 競合分析
  • 技術的デュー・デリジェンス
  • ブログや記事のコンテンツ調査

Deep Research AI AgentのFAQs

Deep Research AI Agent会社情報

Deep Research AI Agent のレビュー

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Deep Research AI Agentの主な競合と代替品は?

  • Elicit (elicit.org)
  • Research Rabbit
  • Connected Papers
  • scite.ai
  • Semantic Scholar Research Assistant

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