Deep Research AI Agent는 포괄적인 연구 작업을 위해 설계된 오픈소스 Python 프레임워크입니다. 통합된 웹 검색, PDF 수집, NLP 파이프라인을 활용하여 적합한 출처를 발견하고, 기술 문서를 분석하며, 구조적 인사이트를 추출합니다. 에이전트는 LangChain과 OpenAI를 통해 요청을 연결하여 맥락 인식 질문답변, 자동 인용 형식 지정, 다중 문서 요약을 지원합니다. 연구자는 검색 범위 조정, 게시일 또는 도메인 필터링, Markdown 또는 JSON로 보고서 출력이 가능합니다. 이 도구는 수작업 문헌 검토 시간을 최소화하고, 다양한 연구 분야에서 일관되고 고품질의 요약을 제공합니다.

IRIS(인터랙티브 연구 구상 시스템)는 연구자가 연구 아이디어를 신속하게 프로토타입할 수 있도록 하는 AI 지원 도우미입니다. 사용자는 연구 주제 또는 분야를 입력하고, IRIS는 맞춤형 연구 질문을 생성하며, 핵심 개념을 식별하고, 관련 문헌 초록을 종합하며, 실험 설계 또는 방법론을 제안합니다. 이러한 통찰력을 사용자 맞춤 워크플로우로 조직하고 가설 수립, 데이터 수집 계획, 결과 해석 프레임워크를 지원합니다. 반복적 채팅을 통해 IRIS는 피드백에 따라 산출물을 개선하고, 연구 목표와 일치시키며, PDF, DOCX 또는 Markdown 형식으로 구조화된 보고서를 내보낼 수 있습니다. 반복적인 작업 자동화와 창의적 브레인스토밍 강화를 통해 IRIS는 학문, R&D 연구소, 스타트업의 초기 연구를 가속화하여 혁신을 촉진하고 인사이트 도달 시간을 단축합니다.

OpenWebResearcher는 Web 크롤링, 데이터 추출, AI 기반 요약의 파이프라인을 구성하여 자율적으로 작동하는 웹 연구 보조 역할을 합니다. 설정 후, 대상 사이트를 탐색하여 휴리스틱 또는 사용자 정의 기준에 따라 관련 콘텐츠를 식별하고 구조화된 데이터를 추출합니다. 이후 거대 언어 모델을 활용해 분석, 필터링, 핵심 통찰력을 도출하며, 글머리표 형태의 요약 또는 상세 보고서를 생성합니다. 사용자는 크롤링 매개변수의 조정, 맞춤형 플러그인 통합, 반복 연구 작업 스케줄링이 가능합니다. 모듈형 구조를 통해 개발자는 새 파서 또는 출력 형식으로 기능을 확장할 수 있습니다. 경쟁 정보 수집, 학술 문헌 리뷰, 시장 분석, 콘텐츠 모니터링에 적합하며, 수작업 데이터 수집과 합성 시간을 줄여줍니다。