Глубокий исследовательский агент на базе Python с открытым исходным кодом предназначен для проведения всесторонних исследований. Он использует интегрированный веб-поиск, загрузку PDF и NLP-пайплайны для поиска релевантных источников, парсинга технических документов и извлечения структурированных данных. Агент связывает запросы через LangChain и OpenAI, обеспечивая контекстно-зависимый вопрос-ответ, автоматизированное оформление цитат и суммирование нескольких документов. Исследователи могут настраивать параметры поиска, фильтровать по дате публикации или области и выводить отчеты в markdown или JSON. Этот инструмент минимизирует время ручного обзора литературы и обеспечивает согласованные, высококачественные резюме в различных областях исследований.

OpenWebResearcher выступает в роли автономного помощника по веб-исследованиям, организуя цепочку из обхода сайта, извлечения данных и AI-генерируемого суммирования. После настройки агент переходит к целевым сайтам, определяет релевантный контент по эвристикам или пользовательским критериям и извлекает структурированные данные. Затем он использует большие языковые модели для анализа, фильтрации и выделения ключевых идей, создавая списки или подробные отчеты. Пользователи могут настраивать параметры скрапинга, интегрировать специальные плагины и планировать повторяющиеся задачи. Модульная архитектура позволяет расширять возможности за счет новых парсеров или форматов вывода. Идеально подходит для сбора конкурентной информации, обзоров научной литературы, анализа рынков и мониторинга контента, что сокращает время, затрачиваемое на ручной сбор и синтез данных.