Un sofisticado especialista en investigación de AI que transforma consultas vagas en informes de análisis exhaustivos respaldados por fuentes y matrices de comparación.
Instalar y Descargar
1. ClawHub CLI
La forma más rápida de instalar una habilidad directamente desde el registro.
npx clawhub@latest install deep-research-agent
2. Instalación manual
Copia la carpeta de la habilidad a una de estas ubicaciones
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ Prioridad: Espacio de trabajo > Local > Integrado
3. Instalación del prompt
Copia este prompt en OpenClaw para instalarlo automáticamente.
Ayúdame a instalar deep-research-agent usando Clawhub. Si Clawhub no está instalado, instálalo primero (npm i -g clawhub).
¿Prefieres descargar?
Obtén los archivos originales de la habilidad en un archivo ZIP.
¿Qué es Research Agent?
Research Agent es un marco robusto diseñado para automatizar el trabajo pesado de recopilación y síntesis de información. Al aprovechar Openclaw Skills, transita de simples búsquedas web a metodologías de investigación complejas, asegurando que los desarrolladores e investigadores reciban datos de alta utilidad en lugar de resúmenes genéricos. Ya sea que esté realizando una verificación rápida de hechos o un análisis de mercado de varios días, esta skill estructura la salida en insights accionables.
El agente emplea un sistema de lógica por niveles, seleccionando el LLM más apropiado —como Haiku para velocidad o Sonnet para razonamiento profundo— según la complejidad de la tarea de investigación. Destaca en la identificación de patrones en fuentes dispares, la evaluación de la credibilidad de la documentación frente al sentimiento de la comunidad y la prestación de recomendaciones objetivas para la toma de decisiones técnicas.
Casos de uso de Research Agent
- Investigación de tendencias tecnológicas emergentes y análisis de panorama.
- Realización de comparaciones directas de competidores o herramientas (ej. Cursor vs. VS Code).
- Realización de estudios de mercado e identificación de brechas en categorías de productos existentes.
- Evaluación de marcos de trabajo o librerías de software para la adopción de proyectos a largo plazo.
- Generación de resúmenes ejecutivos e informes RESEARCH.md profundos para las partes interesadas.
Cómo funciona Research Agent
- Identificación de Activadores: El agente detecta la intención mediante palabras clave como research, compare o investigate para determinar el modo requerido.
- Selección de Estrategia: Según el prompt, selecciona uno de cinco modos: Quick, Deep Dive, Compare, Landscape o Evaluate.
- Recopilación de Información: Ejecuta búsquedas en múltiples fuentes en documentación oficial, blogs técnicos y foros comunitarios como Reddit o Hacker News.
- Evaluación Crítica: La skill filtra los resultados según actualidad, credibilidad y sesgo potencial para garantizar la integridad de los datos.
- Síntesis e Informes: Los hallazgos se organizan en un formato estructurado, como una matriz de comparación o un informe Markdown detallado con URLs verificadas.
Configuración de Research Agent
Para integrar Research Agent en su entorno local utilizando Openclaw Skills, use los siguientes comandos:
# Navegue al directorio de skills de su agente
cd ~/openclaw/skills
# Instale la skill research-agent
openclaw install research-agent
# Verifique la instalación
openclaw list
Esquema de datos y taxonomía de Research Agent
Research Agent organiza los datos de salida en archivos y formatos específicos según la profundidad de la consulta:
| Nombre del Archivo | Formato | Descripción del Contenido |
|---|---|---|
RESEARCH.md |
Markdown | Informe exhaustivo de investigación profunda que incluye resumen ejecutivo, hallazgos clave y lista completa de fuentes. |
LANDSCAPE.md |
Markdown | Mapa categorizado de competidores directos y adyacentes, incluido el análisis de brechas. |
Stdout |
Texto plano | Matrices de comparación, resúmenes rápidos y puntuaciones de decisión para retroalimentación inmediata. |
Metadata |
YAML/Frontmatter | Rastrea la duración de la investigación, el modelo utilizado y los niveles de confianza. |
Funciones avanzadas de Research Agent
- Enrutamiento multimodelos que utiliza Haiku para consultas rápidas y Sonnet para razonamiento y juicio complejos.
- Generación automática de subagentes para tareas de investigación profunda para evitar el agotamiento del contexto principal.
- Marcos de decisión personalizados para la evaluación técnica utilizando puntuación ponderada RICE o ICE.
- Algoritmos de extracción de patrones que identifican puntos de consenso y desacuerdo en múltiples fuentes web.
- Citas verificadas por fuentes con verificación automática de URL para rigor académico y técnico dentro de Openclaw Skills.
SKILL.md
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