Deep Research AI Agent é uma estrutura de código aberto projetada para automatizar cada etapa do processo de pesquisa. Ao encadear módulos de raspagem de web, sumarizadores baseados em modelos de linguagem e pipelines de extração de insights, ela coleta dados de artigos online, periódicos acadêmicos e fontes personalizadas. Suporta GPT-3.5, GPT-4 e outros modelos OpenAI, permitindo que os usuários ajustem prompts de perguntas e configurações de memória conforme suas necessidades. Após extrair pontos-chave e citações, ela organiza as informações em relatórios abrangentes em markdown ou PDF. Pesquisadores podem expandir suas capacidades com plugins para integração de bancos de dados, recuperação de dados via API e funções de análise personalizadas. Esse agente agiliza revisões de literatura, pesquisas de mercado e diligências técnicas, reduzindo esforço manual e garantindo resultados de alta qualidade.

AgenticIR (Agentic Information Retrieval) fornece uma estrutura modular onde agentes alimentados por LLM planejando e executando fluxos de trabalho de IR de forma autônoma. Permite definir funções de agentes — como gerador de consultas, recuperador de documentos e summarizador — executados em sequências personalizáveis. Os agentes podem buscar textos brutos, refinar consultas com base em resultados intermediários e mesclar trechos extraídos em resumos concisos. A estrutura suporta pipelines de múltiplas etapas incluindo busca web iterativa, ingestão de dados via API e análise de documentos locais. Desenvolvedores podem ajustar parâmetros de agentes, conectar diferentes LLMs e personalizar políticas de comportamento. O AgenticIR também oferece registro de logs, tratamento de erros e execução paralela de agentes para acelerar a coleta de informações em grande escala. Com uma configuração de código mínima, pesquisadores e engenheiros podem prototipar e implementar sistemas autônomos de recuperação.