assafelovic/gpt-researcher
Агент принимает задачу исследования, разбивает её на подзадачи, параллельно собирает информацию из веб-источников (или локальных данных), анализирует и синтезирует структурированный отчёт. Работает на основе подхода Plan-and-Solve и RAG, поддерживает множество LLM (OpenAI, Anthropic, локальные модели) и может быть настроен под конкретные домены.
Технологии: Python, LLM API, Web Scraping, Docker, FastAPI (опционально)
Как применить
1. Развернуть GPT Researcher в Docker на своём сервере, подключить API OpenAI/Anthropic. 2. Создать несколько шаблонов промптов для типовых SEO-задач (анализ конкурентов, сбор локальных данных, генерация контента). 3. Протестировать на одном из текущих клиентов (стоматология) и оценить качество отчётов; при успехе — предложить как дополнительную услугу.
Нужна такая штука для вашего бизнеса? Разберём вместе →
Похожие инструменты
Q00/ouroboros
Ouroboros — это Agent OS для AI-кодинга, которая заменяет ad-hoc промптинг на структурированный спецификационно-ориентированный рабочий процесс с использованием сократического интервью и многоэтапной верификации.
minicoohei/ai-agent-camp
AI Agent Camp — это учебная программа для не-инженеров по обучению AI-агентов (Claude Code, Cursor, Codex) с уроками, навыками, командами и хуками.
10xHub/Agentflow
10xHub/Agentflow — это легковесный Python-фреймворк для построения интеллектуальных агентов и оркестрации multi-agent рабочих процессов с графовой архитектурой.