← Retour aux cas d'utilisation
🔎Productivité

Agent de recherche pour la recherche scientifique

Donnez a AgentCellar un brief de recherche. Un agent IA pour la recherche scientifique collecte les sources, compare les preuves, surveille les mises a jour et transforme la recherche approfondie en rapports exploitables.

Voir les prix
AgentCellar Research WorkspaceEn ligne
Lancer la configuration de l agent de recherche pour /use-cases/research-agent
Message à votre research agent...

Build a cited research brief from trusted sources.

Sources

Collect sources

Sources
arXivcited
PubMedcited
Google Scholarcited
Company docscited

Research scope

Papers, docs, datasets, and market pages stay attached to the same brief.

Pour les équipes et opérateurs qui ont besoin que l’agent continue

Équipes de recherche

Fondateurs qui valident un marché

Équipes product marketing

Analystes et opérateurs

Ce que votre agent de recherche AgentCellar peut faire

01

Collecter des sources avec un AI Agent for Scientific Research

Orientez votre research agent vers des articles, docs techniques, jeux de données, pages produit et publications fiables. Il collecte les sources, extrait l’utile, conserve les citations et organise le tout autour de la question de recherche.

02

Comparer les preuves comme un Deep Research Agent

Utilisez AgentCellar pour la partie lente : vérifier les affirmations entre sources, distinguer les preuves solides des signaux faibles et signaler les contradictions. Utile pour la recherche scientifique, les benchmarks, les claims concurrents et les décisions où la confiance compte.

03

Transformer les résultats en rapports utilisables

Passez de liens bruts à des briefs cités, cartes de marché, tableaux comparatifs, synthèses scientifiques et recommandations. Le rapport, la table de preuves et la veille restent dans un seul workspace, ce qui rend agent mode vs deep research concret.

Construire des agents de recherche avec AgentCellar Skills

Commencez avec des skills orientees recherche, puis laissez AgentCellar combiner navigateur, capture de sources, revue de preuves, memoire et routines planifiees dans un workspace persistant.

Mode agent et recherche approfondie : utilisez les deux

Le mode agent convient quand l IA doit agir entre plusieurs outils. La recherche approfondie convient quand il faut de la profondeur de sources, des citations et une comparaison rigoureuse des preuves. AgentCellar combine les deux dans un workspace persistant.

Mode agent

Travaille entre navigateur, documents, feuilles de calcul, Slack, Notion et outils connectes.

Execute des taches recurrentes comme surveiller les sources, rafraichir les tableaux ou envoyer des briefs hebdomadaires.

Transforme les resultats en actions, resumes, documents, lignes de tableur et suivis.

Agent de recherche approfondie

Prend plus de temps pour collecter les sources, conserver les citations et verifier les affirmations.

Compare les preuves avant de rediger conclusions, risques ou recommandations.

Cree des sorties auditables pour la recherche scientifique, la veille marche et les decisions de direction.

La meilleure configuration pour une recherche repetable

Commencez par la recherche approfondie quand une question apparait. Utilisez ensuite le mode agent pour surveiller les sources, mettre a jour les tableaux de preuves et livrer le rapport suivant sans reconstruire tout le processus.

Avant et apres un agent de recherche heberge

Sans AgentCellar

  • Les onglets, articles et notes disparaissent après une session.
  • Les sources scientifiques et signaux marché vivent dans différents outils.
  • Chaque changement de question oblige à relancer deep research.
  • Les rapports prennent plus de temps que la décision qu’ils doivent aider.

Avec AgentCellar

  • Le research agent garde un workspace persistant avec le contexte des sources.
  • Tables de preuves, citations et sorties suivent une structure répétable.
  • La veille tourne entre les sessions et repère les changements importants.
  • Les rapports arrivent prêts pour revue humaine, amélioration et décision.

Comment les builders utilisent les AI agents pour la recherche

Exemples d’utilisateurs X qui emploient des agents pour crawler le web, surveiller des sujets, structurer la recherche, organiser les sources et générer des rapports.

X

Scraping de données à grande échelle

A transformé une idée en projet récupérant 4 millions de publications sur les 100 meilleurs comptes X.

@andrewjiangVoir sur 𝕏 →
X

Curateur d'articles Hacker News

Surveille Hacker News et envoie des recommandations d'articles personnalisées selon vos intérêts.

@_KevinTangVoir sur 𝕏 →
X

Crawler de contenu Reddit

A configuré un crawler Reddit qui récupère les publications pertinentes et les livre via Telegram.

@YsqanderVoir sur 𝕏 →
X

Organisateur de résultats de laboratoire

A organisé les résultats d'analyses sanguines dans une base de données Notion structurée automatiquement.

@danpeguineVoir sur 𝕏 →
X

341 sessions en 7 jours

A affiné des propositions, étudié des marchés, connecté des services — 341 sessions d'agent en une seule semaine.

@arthurleeVoir sur 𝕏 →
X

Compétence API immobilière

A construit une compétence CLI API Idealista pour des recherches et évaluations immobilières automatisées.

@quifagoVoir sur 𝕏 →
X

Orchestration d'agents Codex

Prend des notes sur les améliorations d'applications, crée des listes, rédige des rapports et lance des agents Codex.

@nateliasonVoir sur 𝕏 →
X

Application curatrice d'articles

A construit un curateur d'articles style Stumbleupon depuis un téléphone en endormant un bébé.

@vallverVoir sur 𝕏 →
X

Scraping de données à grande échelle

A transformé une idée en projet récupérant 4 millions de publications sur les 100 meilleurs comptes X.

@andrewjiangVoir sur 𝕏 →
X

Curateur d'articles Hacker News

Surveille Hacker News et envoie des recommandations d'articles personnalisées selon vos intérêts.

@_KevinTangVoir sur 𝕏 →
X

Crawler de contenu Reddit

A configuré un crawler Reddit qui récupère les publications pertinentes et les livre via Telegram.

@YsqanderVoir sur 𝕏 →
X

Organisateur de résultats de laboratoire

A organisé les résultats d'analyses sanguines dans une base de données Notion structurée automatiquement.

@danpeguineVoir sur 𝕏 →
X

341 sessions en 7 jours

A affiné des propositions, étudié des marchés, connecté des services — 341 sessions d'agent en une seule semaine.

@arthurleeVoir sur 𝕏 →
X

Compétence API immobilière

A construit une compétence CLI API Idealista pour des recherches et évaluations immobilières automatisées.

@quifagoVoir sur 𝕏 →
X

Orchestration d'agents Codex

Prend des notes sur les améliorations d'applications, crée des listes, rédige des rapports et lance des agents Codex.

@nateliasonVoir sur 𝕏 →
X

Application curatrice d'articles

A construit un curateur d'articles style Stumbleupon depuis un téléphone en endormant un bébé.

@vallverVoir sur 𝕏 →

Commencez en 3 étapes

1

Définir le brief de recherche

Commencez par la décision, la question scientifique, les sources fiables, les règles de citation et le format attendu.

2

Laisser l’agent réunir les preuves

Demandez au research agent de naviguer, extraire, comparer, citer et organiser les résultats dans docs, sheets ou notes.

3

Rafraîchir et surveiller automatiquement

Planifiez des contrôles pour repérer nouveaux papers, changements concurrents, mises à jour de datasets ou mouvements marché.

FAQ

Plan recommandé

Executer une recherche qui garde ses preuves

Utilisez AgentCellar comme workspace heberge pour la collecte de sources, la recherche scientifique, les rapports de recherche approfondie et la veille recurrente des preuves.

Concu pour des agents de recherche toujours actifs, pas pour des recherches ponctuelles.