Deep Research AI Agentは、包括的な研究タスク用に設計されたオープンソースのPythonフレームワークです。統合されたWeb検索、PDF取り込み、NLPパイプラインを活用し、関連ソースの発見、技術文書の解析、構造化された洞察の抽出を行います。LangChainとOpenAIでリクエストを連鎖し、コンテキストを意識した質問応答、自動引用整形、多ドキュメントの要約を実現します。研究者は検索範囲、公開日やドメインでのフィルタリングを調整し、MarkdownまたはJSON形式でレポートを出力可能。このツールにより、手動の文献レビュー時間を最小化し、多様な研究分野で一貫した高品質のサマリーを保証します。

IRIS（インタラクティブ・リサーチ・アイデーション・システム）は、研究者が研究アイデアを迅速にプロトタイプ化できるAI駆動のアシスタントです。ユーザーは研究トピックや分野を入力し、IRISは適切な研究質問を作成し、重要な概念を特定し、関連する文献の要約を統合し、実験デザインや方法論を提案します。これらの洞察をカスタマイズ可能なワークフローに整理し、仮説の構築、データ収集計画、結果の解釈フレームワークを支援します。反復的なチャットを通じて、IRISはフィードバックに基づいて出力を洗練し、研究目標に一致させ、PDF、DOCX、Markdownなどの形式で構造化されたレポートをエクスポートします。反復的なタスク自動化とクリエイティブなブレインストーミングを強化し、学術・R&D・スタートアップの早期段階の研究を加速し、イノベーションを促進し、洞察までの時間を短縮します。

OpenWebResearcherは、自律的なWebリサーチアシスタントとして、クロール、データ抽出、AI主導の要約パイプラインをオーケストレーションします。設定後、ターゲットサイトをナビゲートし、ヒューリスティクスまたはユーザー定義の基準を用いて関連コンテンツを特定し、構造化データを取得します。その後、大規模言語モデルを使用して分析、フィルタリング、重要な洞察を抽出し、箇条書きの要約または詳細レポートを生成します。ユーザーはスクレイピングパラメータのカスタマイズ、特殊処理用プラグインの統合、定期的なリサーチタスクのスケジューリングが可能です。モジュラーアーキテクチャにより、新しいパーサや出力形式で機能拡張が容易です。競合分析、学術文献レビュー、市場分析、コンテンツ監視に最適であり、手作業によるデータ収集と合成の時間を削減します。