Agentic Seek는 OpenAI의 GPT 모델과 맞춤형 도구 키트를 활용하여 전체 웹 조사 수명 주기를 자동화합니다. 사용자는 고수준 목표를 정의하고, 시스템은 검색 쿼리를 실행하는 전문 하위 에이전트를 생성하며, 웹사이트를 탐색하고, 스크래핑을 통해 핵심 정보를 추출하고, 결과를 요약합니다. 반복적 개선을 지원하여, 새로운 통찰을 바탕으로 결과를 검토하고 업데이트할 수 있습니다. 개발자는 맞춤형 액션 핸들러와 API 커넥터를 통합하여 기능을 확장할 수 있습니다. 경쟁 정보 수집, 학술 연구, 시장 분석, 대규모 데이터 수집에 적합하며, 수작업 탐색을 줄이고 의사결정을 가속화하며 여러 온라인 소스를 포괄적으로 커버합니다. 플랫폼에는 에이전트 활동을 모니터링하고 중간 결과를 검토할 수 있는 웹 기반 인터페이스가 포함되어 있습니다. 내장된 로그, 맞춤형 프롬프트, 감사 기록 시스템으로, 팀은 에이전트의 결정을 추적하여 투명성, 컴플라이언스, 품질 보증을 확보할 수 있습니다.

Campana는 경쟁 정보에 대한 올인원 솔루션을 제공하며, 경쟁자 뉴스, 웹사이트 업데이트, 기능 출시 및 시장 변화를 추적하는 프로세스를 자동화합니다. 이 도구는 기업에게 경쟁에서 앞서기 위한 실행 가능한 통찰력을 제공하여 더 스마트한 의사 결정과 전략적 계획을 가능하게 합니다.

경쟁 인텔리전스 에이전트는 AI를 활용하여 경쟁 분석 프로세스를 간소화합니다. 사용자는 경쟁사 URL 또는 회사 이름 목록을 제공하며, 에이전트는 각 웹사이트를 자동으로 탐색하여 제품 사양, 가격대, 기능 세트, 고객 리뷰, 블로그 내용을 수집합니다. 이후 이 원시 정보를 언어 모델을 통해 처리하여 간결한 요약, 나란히 비교, 전략적 인사이트를 생성합니다. 내장된 보고서 생성 기능으로 마크다운 또는 PDF 형식의 요약을 쉽게 공유할 수 있습니다. 사용자 정의 프롬프트로 시장 포지셔닝, 유니크 판매 제안, 기능 격차 등의 특정 지표에 집중할 수 있습니다. 경쟁 인텔리전스를 중앙 집중화하여 수작업 연구 시간을 절약하고 데이터 기반 의사결정을 지원합니다.

Deep-Research-With-Web-Scraping-by-LLM-And-AI-Agent는 웹 스크래핑 기술과 대형 언어 모델의 능력을 결합하여 연구 워크플로우를 자동화하도록 설계되었습니다. 사용자들은 대상 도메인을 정하고, URL 패턴이나 검색 쿼리를 지정하며, BeautifulSoup 또는 유사 라이브러리를 사용해 분석 규칙을 설정합니다. 이 프레임워크는 HTTP 요청을 조정하여 원시 텍스트, 표 또는 메타데이터를 추출 한 후, 추출한 데이터를 요약, 토픽 클러스터링, Q&A 또는 데이터 정규화와 같은 작업을 위해 LLM에 입력합니다. 반복 루프를 지원하여, LLM 출력이 후속 스크래핑 작업에 반영되어 관련 소스에 대한 깊이 있는 분석이 가능합니다. 내장 캐시, 오류 처리, 설정 가능한 프로프트 템플릿을 갖추고 있어, 학술 논문 리뷰, 경쟁 정보 수집, 시장 조사 자동화 등에 적합합니다.