OpenWebResearcher atua como um assistente de pesquisa web autônomo, coordenando um pipeline de rastreamento, extração de dados e sumarização impulsionada por IA. Após a configuração, o agente navega pelos sites-alvo, identifica conteúdo relevante por heurísticas ou critérios definidos pelo usuário e recupera dados estruturados. Em seguida, emprega modelos de linguagem grandes para analisar, filtrar e destilar insights principais, gerando resumos em pontos ou relatórios detalhados. Os usuários podem personalizar os parâmetros de captura, integrar plugins personalizados para processamento especializado e agendar tarefas de pesquisa recorrentes. A arquitetura modular permite que desenvolvedores estendam funcionalidades com novos parseadores ou formatos de saída. Ideal para inteligência competitiva, revisões de literatura acadêmica, análise de mercado e monitoramento de conteúdo, o OpenWebResearcher reduz o tempo gasto na coleta e síntese manual de dados.

O Agente de IA para Pesquisa Profunda é uma estrutura em Python de código aberto, projetada para conduzir tarefas de pesquisa abrangentes. Ele utiliza busca na web integrada, ingestão de PDFs e pipelines de NLP para descobrir fontes relevantes, analisar documentos técnicos e extrair insights estruturados. O agente encadeia requisições através de LangChain e OpenAI, permitindo respostas contextuais, formatação automática de citações e sumarização de múltiplos documentos. Pesquisadores podem ajustar escopos de busca, filtrar por data de publicação ou domínio, e gerar relatórios em markdown ou JSON. Essa ferramenta minimiza o tempo de revisão manual de literatura e garante resumos consistentes de alta qualidade em várias áreas de pesquisa.

IRIS (Sistema Interativo de Ideação de Pesquisa) é um assistente alimentado por IA que capacita pesquisadores a prototipar rapidamente ideias de estudo. Usuários inserem um tema ou domínio de pesquisa e IRIS produz perguntas de pesquisa personalizadas, identifica conceitos-chave, sintetiza resumos de literatura relevantes e sugere desenhos experimentais ou abordagens metodológicas. Organiza esses insights em fluxos de trabalho personalizáveis, apoiando desenvolvimento de hipóteses, planejamento de coleta de dados e frameworks de interpretação de resultados. Por meio de interação iterativa, IRIS ajusta as saídas com base no feedback, garante alinhamento com metas de pesquisa e exporta relatórios estruturados em formatos como PDF, DOCX ou Markdown. Automatizando tarefas repetitivas e aprimorando sessões criativas de brainstorming, IRIS acelera pesquisas iniciais em academia, laboratórios de P&D e startups, promovendo inovação e reduzindo o tempo para insights.