Un solo modelo investigando una pregunta amplia se queda corto enseguida; no puede leer a lo ancho y verificarse a sí mismo a la vez. Este equipo reparte el trabajo entre especialistas.
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Claude
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Por qué este subagente
Un solo modelo investigando una pregunta amplia se queda corto enseguida; no puede leer a lo ancho y verificarse a sí mismo a la vez. Este equipo reparte el trabajo entre especialistas.
Un agente líder divide la pregunta en subtemas, los scrapers recopilan fuentes en paralelo, y los agentes de síntesis y verificación fusionan y contrastan los hallazgos. Obtienes un informe de investigación citado donde cada afirmación se remonta a una fuente, no una suposición dicha con aplomo.
Cómo se ejecuta
Used at step 01 to kick off the pipeline.
Write
Used at step 01 to kick off the pipeline.
WebFetch
Used at step 01 to kick off the pipeline.
WebSearch
Used at step 01 to kick off the pipeline.
Los agentes scraper recopilan fuentes para sus subtemas en paralelo mientras un agente de síntesis espera su salida.
pending
El agente de síntesis fusiona los hallazgos en un único borrador y un agente verificador contrasta cada afirmación con su fuente.
pending
El agente líder resuelve los conflictos, descarta las afirmaciones sin respaldo y devuelve un informe citado a Notion.
pending
Salida de ejemplo
json
// Sample output
// (generated when the pipeline finishes)
As the lead agent, decompose the research question into sub-topics, dispatch parallel scrapers, then have synthesis and verification agents produce a single brief where every claim carries a source link.
Unlock the rest
The full agent definition, install snippet, and starter task are gated for community members.
Members get the full `.md` agent file, the npm / pnpm install one-liners, a starter prompt that we've tuned against real runs, and the open-source repo when this automation ships there. One email, magic link, done.