Agentic Seek использует модели GPT от OpenAI и настраиваемый набор инструментов для автоматизации всего цикла веб-исследований. Пользователи задают высокоуровневые цели, система создает специализированных суб-агентов для выполнения поисковых запросов, навигации по сайтам, извлечения ключевой информации с помощью скрапинга и суммирования результатов. Поддерживает итеративное уточнение, позволяя агентам пересматривать и обновлять результаты на основе новых инсайтов. Разработчики могут расширять функциональность, интегрируя собственные обработчики действий и API-коннекторы. Идеально подходит для конкурентной разведки, академических исследований, анализа рынка и крупномасштабного сбора данных, Agentic Seek сокращает необходимость ручной навигации, ускоряет принятие решений и обеспечивает всестороннее покрытие множества источников в сети. Платформа включает веб-интерфейс для мониторинга активности агентов и просмотра промежуточных результатов. Встроенные логирование, настраиваемые подсказки и аудитные следы позволяют командам отслеживать решения агентов для повышения прозрачности, соблюдения требований и контроля качества.

Campana предлагает универсальное решение для конкурентной разведки, автоматизируя процесс отслеживания новостей о конкурентах, обновлений веб-сайтов, релизов функций и изменений на рынке. Этот инструмент предоставляет компаниям практическую информацию, чтобы опережать конкурентов, позволяя принимать более разумные решения и стратегически планировать.

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.

Deep-Research-With-Web-Scraping-by-LLM-And-AI-Agent предназначен для автоматизации полного рабочего процесса исследований, объединяя приемы веб-скрейпинга с возможностями больших языковых моделей. Пользователи задают целевые области, определяют шаблоны URL или поисковые запросы и устанавливают правила парсинга с помощью BeautifulSoup или аналогичных библиотек. Текущий фреймворк управляет HTTP-запросами для извлечения исходного текста, таблиц или метаданных, а затем передает содержимое в LLM для задач, таких как суммирование, кластеризация тем, Q&A или нормализация данных. Поддерживает итерационные циклы, когда выходные данные LLM направляют последующие задачи скрейпинга, что позволяет осуществлять глубокий анализ связанных источников. Встроенное кеширование, обработка ошибок и настраиваемые шаблоны подсказок делают этот агент идеальным для обзоров научной литературы, конкурентной разведки и автоматизации рыночных исследований.