Dale a AgentCellar un brief de investigacion para que un agente de IA para investigacion cientifica recopile fuentes, compare evidencia, monitoree cambios y convierta la investigacion profunda en informes listos para decidir.
Build a cited research brief from trusted sources.
Fuentes
Papers, docs, datasets, and market pages stay attached to the same brief.
Equipos de investigación
Fundadores validando mercados
Equipos de product marketing
Analistas y operadores
01
Apunta tu research agent a papers, documentación técnica, datasets, páginas de producto y publicaciones confiables. Reúne fuentes, extrae lo útil, conserva citas y organiza todo alrededor de la pregunta de investigación.
02
Usa AgentCellar para la parte lenta: verificar afirmaciones entre fuentes, separar evidencia fuerte de señales débiles y marcar contradicciones. Sirve para investigación científica, benchmarks, claims de competidores, revisión de datasets y decisiones donde importa la confianza.
03
Pasa de enlaces sueltos a briefs citados, mapas de mercado, tablas comparativas, resúmenes de investigación científica y próximos pasos. El informe, la tabla de evidencia y el monitoreo quedan en un solo workspace, haciendo práctico agent mode vs deep research.
Empieza con skills orientadas a investigacion y deja que AgentCellar combine navegador, captura de fuentes, revision de evidencia, memoria y rutinas programadas en un workspace persistente.
Reune angulos de fuentes, demanda de busqueda, paginas de competidores y clusters tematicos antes de convertirlos en un plan con citas.
Abrir skill de investigacion ->Inspecciona paginas en vivo, afirmaciones tecnicas, estructura de contenido y vacios de evidencia cuando el agente evalua fuentes publicas.
Abrir auditoria de fuentes ->Pide a otro modelo revisar la calidad de la evidencia, evaluar tradeoffs y dar una segunda opinion sobre investigacion cientifica o analisis de mercado.
Abrir Oracle ->Busca sesiones previas de investigacion para reutilizar decisiones, listas de fuentes, citas y contexto especifico del proyecto.
Abrir registros de sesion ->Mantiene crawls, monitores, exportaciones y rutinas de investigacion de larga duracion mientras el agente de AgentCellar observa el progreso.
Abrir control de tmux ->El modo agente sirve cuando la IA debe actuar entre herramientas. La investigacion profunda sirve cuando necesitas fuentes solidas, citas y comparacion cuidadosa de evidencia. AgentCellar une ambos en un workspace persistente.
Trabaja entre navegador, documentos, hojas de calculo, Slack, Notion y herramientas conectadas.
Ejecuta tareas recurrentes como monitorear fuentes, actualizar tablas o enviar briefs semanales.
Convierte hallazgos en acciones, resumenes, documentos, filas de hoja de calculo y seguimientos.
Dedica mas tiempo a recopilar fuentes, conservar citas y verificar afirmaciones.
Compara evidencia antes de redactar conclusiones, riesgos o recomendaciones.
Crea salidas auditables para investigacion cientifica, inteligencia de mercado y decisiones ejecutivas.
Empieza con investigacion profunda cuando aparece una pregunta. Luego usa el modo agente para monitorear fuentes, actualizar tablas de evidencia y entregar el siguiente informe sin reconstruir todo el proceso.
Ejemplos de usuarios de X usando agents para crawling web, monitoreo de temas, investigación estructurada, organización de fuentes y generación de informes.
Convirtió una idea en un proyecto que extrae 4 millones de publicaciones de las 100 cuentas principales de X.
Monitorea Hacker News y envía recomendaciones personalizadas de artículos según sus intereses.
Configuró un rastreador de Reddit que extrae publicaciones relevantes y las entrega a través de Telegram.
Organizó resultados de análisis de sangre en una base de datos estructurada de Notion automáticamente.
Ajustó propuestas, investigó mercados, conectó servicios — 341 sesiones de agente en solo una semana.
Construyó una habilidad CLI de API de Idealista para búsquedas y valoraciones de propiedades automatizadas.
Toma notas sobre mejoras de apps, construye listas, escribe informes y lanza agentes Codex.
Construyó un curador de artículos estilo Stumbleupon desde un teléfono mientras dormía a un bebé.
Convirtió una idea en un proyecto que extrae 4 millones de publicaciones de las 100 cuentas principales de X.
Monitorea Hacker News y envía recomendaciones personalizadas de artículos según sus intereses.
Configuró un rastreador de Reddit que extrae publicaciones relevantes y las entrega a través de Telegram.
Organizó resultados de análisis de sangre en una base de datos estructurada de Notion automáticamente.
Ajustó propuestas, investigó mercados, conectó servicios — 341 sesiones de agente en solo una semana.
Construyó una habilidad CLI de API de Idealista para búsquedas y valoraciones de propiedades automatizadas.
Toma notas sobre mejoras de apps, construye listas, escribe informes y lanza agentes Codex.
Construyó un curador de artículos estilo Stumbleupon desde un teléfono mientras dormía a un bebé.
Empieza con la decisión, pregunta científica, fuentes confiables, reglas de cita y formato de salida.
Pide al research agent navegar, extraer, comparar, citar y organizar hallazgos en docs, sheets o notas.
Programa revisiones para detectar nuevos papers, cambios de competidores, updates de datasets o movimientos del mercado.
Plan recomendado
Usa AgentCellar como workspace alojado para recopilar fuentes, investigacion cientifica, informes de investigacion profunda y monitoreo recurrente de evidencia.
Construido para agentes de investigacion siempre activos, no para sesiones de busqueda unicas.