Agentic Seek utiliza os modelos GPT da OpenAI e um kit de ferramentas personalizado para automatizar todo o ciclo de vida da pesquisa na web. Os usuários definem objetivos de alto nível, e o sistema gera subagentes especializados para executar consultas de busca, navegar por sites, extrair informações-chave via raspagem e resumir os achados. Suporta refinamento iterativo, permitindo que os agentes revisem e atualizem resultados com base em novas descobertas. Desenvolvedores podem estender suas capacidades integrando manipuladores de ações personalizadas e conectores de API. Ideal para inteligência competitiva, pesquisa acadêmica, análise de mercado e coleta de grandes volumes de dados, o Agentic Seek reduz a navegação manual, acelera a tomada de decisão e garante uma cobertura abrangente de várias fontes online. A plataforma inclui uma interface web para monitorar a atividade dos agentes e revisar saídas intermediárias. Com registros integrados, prompts personalizáveis e trilhas de auditoria, as equipes podem rastrear as decisões dos agentes para transparência, conformidade e garantia de qualidade.

Campana oferece uma solução tudo-em-um para inteligência competitiva, automatizando o processo de rastreamento de notícias de concorrentes, atualizações de sites, lançamentos de recursos e mudanças de mercado. Esta ferramenta fornece às empresas insights acionáveis para se manter à frente da concorrência, permitindo decisões mais inteligentes e planejamento estratégico.

O Agente de Inteligência de Concorrentes utiliza IA para otimizar o processo de análise competitiva. Os usuários fornecem uma lista de URLs de concorrentes ou nomes de empresas, e o agente navega autonomamente por cada site para coletar pontos de dados chave, como especificações de produtos, níveis de preços, conjuntos de recursos, testemunhos de clientes e conteúdo de blogs. Depois processa essas informações brutas através de modelos linguísticos para produzir resumos concisos, comparações lado a lado e insights estratégicos. Com geração automática de relatórios, o agente fornece resumos em markdown ou PDF para compartilhamento fácil. Prompts personalizáveis permitem que os usuários foquem em métricas específicas, como posicionamento de mercado, propostas de venda únicas ou lacunas de recursos. Centralizando a coleta de inteligência competitiva, essa ferramenta economiza horas de pesquisa manual e capacita equipes com decisões baseadas em dados.

Deep-Research-With-Web-Scraping-by-LLM-And-AI-Agent foi projetado para automatizar o fluxo de trabalho de pesquisa de ponta a ponta combinando técnicas de web scraping com capacidades de grandes modelos de linguagem. Os usuários definem domínios alvo, especificam padrões de URL ou consultas de busca, e configuram regras de análise usando BeautifulSoup ou bibliotecas semelhantes. A estrutura orquestra requisições HTTP para extrair textos brutos, tabelas ou metadados, e depois alimenta o conteúdo recuperado em um LLM para tarefas como sumarização, agrupamento de tópicos, perguntas e respostas, ou normalização de dados. Suporta laços iterativos onde as saídas do LLM guiam tarefas de scraping subsequentes, permitindo aprofundamentos em fontes relacionadas. Com cache embutido, tratamento de erros e modelos de prompt configuráveis, este agente agiliza a coleta de informações abrangente, sendo ideal para revisões de literatura acadêmica, inteligência competitiva e automação de pesquisa de mercado.