Deep Research AI Agent — это open-source-фреймворк, предназначенный для автоматизации каждого этапа исследовательского процесса. Объединяя модули web-скрапинга, языковые модели для суммирования и пайплайны извлечения инсайтов, он собирает данные из онлайн-статей, академических журналов и пользовательских ресурсов. Поддерживаются GPT-3.5, GPT-4 и другие модели OpenAI, что позволяет настраивать подсказки по вопросам и параметры памяти по необходимости. После извлечения ключевых пунктов и цитат он организует информацию в полноценные отчёты в форматах Markdown или PDF. Исследователи могут расширять его функции с помощью плагинов для интеграции с базами данных, получения данных через API и пользовательских аналитических функций. Этот агент упрощает обзоры литературы, рыночные исследования и техническую проверку, сокращая ручную работу и обеспечивая высокое качество и последовательность итогов.

AgenticIR (Agentic Information Retrieval) обеспечивает модульную структуру, в которой агентов с LLM планируют и выполняют рабочие процессы IR автономно. Можно задавать роли агентов — такие как генерирующий запрос, извлекающий документы и создающий резюме — в настраиваемых последовательностях. Агенты могут получать сырой текст, уточнять запросы на основе промежуточных результатов и объединять извлеченные фрагменты в краткие сводки. Платформа поддерживает многошаговые процессы, включающие итеративный поиск в сети, загрузку данных через API и обработку локальных документов. Разработчики могут настраивать параметры агентов, подключать разные LLM и тонко настраивать политики поведения. AgenticIR также обеспечивает логирование, обработку ошибок и параллельное выполнение агентов для ускорения масштабных задач по сбору информации. При минимальной настройке кода исследователи и инженеры могут прототипировать и запускать автономные системы поиска.