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.

Компетиторский интеллектуальный агент использует AI для упрощения процесса конкурентного анализа. Пользователи предоставляют список URL-адресов конкурентов или названий компаний, а агент самостоятельно посещает каждый сайт для сбора ключевых данных, таких как спецификации продуктов, ценовые уровни, набор функций, отзывы клиентов и статьи в блогах. Затем он обрабатывает эти исходные данные с помощью языковых моделей, создавая краткие обзоры, сравнения и стратегические инсайты. Встроенная генерация отчётов позволяет получать краткие сводки в Markdown или PDF для удобной передачи. Настраиваемые подсказки позволяют пользователям сосредоточиться на конкретных метриках, таких как рыночная позиция, уникальные торговые предложения или пробелы в функционале. Централизуя сбор конкурентной информации, этот инструмент экономит часы ручных исследований и дает возможность командам принимать решения на основе данных.