Research-Agenten
Research-Agenten durchsuchen Quellen, verdichten Informationen und erstellen Berichte – von der Marktrecherche bis zur wissenschaftlichen Literaturauswertung.
Research-Agenten zerlegen eine Fragestellung in Teilfragen, suchen in Web, Datenbanken oder Dokumenten, bewerten die Fundstellen und fassen sie zu einem Bericht zusammen. Viele Werkzeuge dieser Kategorie werden unter dem Begriff „Deep Research“ diskutiert.
Die Qualität hängt stark von den zugänglichen Quellen und von der Prüfung der Ergebnisse ab. Ein Research-Agent liefert eine Grundlage für Entscheidungen, nicht die Entscheidung selbst.
Rolle im AI-first-Geschäftsmodell
In der Marktbearbeitung bereiten Research-Agenten Wissen über Märkte, Wettbewerber und Kunden vor – etwa als Briefing vor einem Gespräch oder als Grundlage für die Priorisierung von Zielkunden.
Wirksam wird das erst, wenn klar ist, welche Quellen zulässig sind, wie Ergebnisse geprüft werden und wer auf ihrer Grundlage handelt. Recherche ohne Anschluss an einen Prozess bleibt Aktivität ohne Ergebnis.
Worauf Sie bei der Auswahl achten
- Quellenangaben zu jeder Aussage
- Kontrolle darüber, welche Quellen genutzt werden dürfen
- Umgang mit widersprüchlichen oder veralteten Informationen
- Anschluss an den Prozess, in dem das Ergebnis genutzt wird
13 Tools in dieser Kategorie
GPT Researcher
Autonomer Agent für umfassende Online-Recherchen zu unterschiedlichsten Fragestellungen. Er eignet sich, um Informationen aus dem Web zusammenzutragen und strukturiert aufzubereiten.
BlockAGI
Agent für iterative, fachspezifische Recherche. Die Ergebnisse fasst er in ausführlichen, erzählenden Berichten zusammen.
data-to-paper
KI-gestütztes Forschungs-Framework, das von den Rohdaten bis zum wissenschaftlichen Paper führt. Der Fokus liegt darauf, dass Menschen die Ergebnisse nachprüfen können.
AI Scientist
Forschungsprojekt von Sakana AI zur weitgehend automatisierten, offenen wissenschaftlichen Arbeit. Es untersucht, wie KI-Agenten den Forschungsprozess eigenständig durchlaufen können.
Storm
LLM-basiertes System zur Wissenskuration, das ein Thema recherchiert. Daraus erstellt es einen vollständigen Bericht mit Quellenangaben.
OpenLens AI
Autonomer Research-Agent für die Gesundheitsinformatik. Er ist darauf ausgelegt, Forschungsaufgaben in diesem Fachgebiet eigenständig zu bearbeiten.
DeepAnalyze
Agentisches LLM für autonome Data Science. Es übernimmt konkrete Datenaufgaben sowie datenbasierte Deep Research und erstellt Forschungsberichte auf Analystenniveau.
AIDE
Agent für Machine-Learning-Engineering, der per Baumsuche Experimente plant, Code erzeugt und das Ergebnis gegen eine frei wählbare Metrik evaluiert. Er eignet sich, um ML-Experimente zu automatisieren.
Cynative
Agent für tiefgehende Cybersecurity-Recherche in Cloud, Code und Laufzeitumgebung. Er arbeitet ausschließlich lesend und in einer Sandbox.
Kapso
Lang laufende Agenten, die KI- und Datensysteme optimieren. Sie sollen aus jeder durchgeführten Aufgabe lernen und ihre Arbeit dadurch fortlaufend verbessern.
Jev Social
Open-Source-Agent für Social-Media-Recherche auf Instagram, TikTok und LinkedIn mit klar begrenzten, rein lesenden Operationen. Eine lokale CLI sammelt Belege im Browser, die App liefert Beiträge, Medien und einen Bericht mit Quellenangaben.
Research Toolkit
Sammlung von Recherchemethoden, Workflow-Werkzeugen und unabhängigen Reviews für KI-Agenten. Sie unterstützt Agenten dabei, Berichte zu erstellen, die durch Quellen belegt sind.
Station
Open-Source-Forschungsumgebung, in der KI-Agenten Experimente durchführen und zusammenarbeiten. Gemeinsam bauen sie dabei eine geteilte wissenschaftliche Literatur auf.
Vom Tool zum Ergebnis
Im AI-first-Coaching klären Sie, welche Ergebnisse KI-Agenten in Ihrer Marktbearbeitung verantworten sollen und in welchem Rahmen. Danach gestaltet, entwickelt und betreibt REVAGO Ihr System. Sie zahlen für Ergebnisse – nicht für Aktivität.
Leitbegriffe
Weitere Kategorien
Neutrale Einordnung, keine Empfehlung einzelner Anbieter. REVAGO ist mit den aufgeführten Projekten nicht verbunden. Beschreibungen beruhen auf den öffentlichen Angaben der Projekte; Funktionsumfang und Lizenzen können sich ändern. Auswahl nach awesome-agents (kyrolabs), Stand 19. Oktober 2026.