Presentamos deep_research: análisis multifuente con IA

Hoy lanzamos deep_research: la herramienta más potente del conjunto de CrawlForge. Transforma la forma en que las aplicaciones de IA recopilan y sintetizan información de la web.

El problema de la investigación

La investigación manual es lenta y fragmentada:

1. Buscar fuentes (5-10 minutos)
2. Abrir y leer cada resultado (20-30 minutos)
3. Tomar notas y extraer los datos clave (15-20 minutos)
4. Cruzar referencias y verificar (10-15 minutos)
5. Sintetizar en un resumen coherente (15-20 minutos)

Total: 65-95 minutos para un solo tema de investigación.

Las herramientas existentes ayudan con partes del proceso:

• Las API de búsqueda encuentran fuentes
• Las herramientas de scraping extraen contenido
• Los LLM pueden resumir texto

Pero nada las combina en un flujo de investigación unificado. Hasta ahora.

Anunciamos deep_research

deep_research hace lo que hace un investigador humano, pero en segundos:

curl -X POST https://crawlforge.dev/api/v1/tools/deep_research \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "topic": "Next.js 15 App Router performance improvements",
    "depth": "moderate",
    "maxSources": 10
  }'

Respuesta (15-30 segundos después):

{
  "success": true,
  "data": {
    "summary": "Next.js 15 introduces significant performance improvements including Partial Prerendering (PPR), faster cold starts, and optimized client-side navigation...",
    "keyFindings": [
      {
        "claim": "PPR reduces initial page load by 40-60%",
        "confidence": "high",
        "sources": ["vercel.com/blog", "nextjs.org/docs"]
      },
      {
        "claim": "Cold start times improved by 30%",
        "confidence": "high",
        "sources": ["vercel.com/blog", "github.com/vercel/next.js"]
      }
    ],
    "sources": [
      {
        "url": "https://nextjs.org/blog/next-15",
        "title": "Next.js 15 Release Notes",
        "relevance": 0.95,
        "extractedAt": "2026-01-20T10:30:00Z"
      }
    ],
    "conflicts": [],
    "metadata": {
      "searchQueries": 3,
      "sourcesAnalyzed": 10,
      "processingTime": 18.5
    }
  },
  "credits": {
    "used": 10,
    "remaining": 990
  }
}

Cómo funciona por dentro

deep_research ejecuta un pipeline de varias etapas:

Etapa 1: expansión de la consulta

Tu tema se expande en varias consultas de búsqueda:

Etapa 2: descubrimiento de fuentes

Varias búsquedas web encuentran fuentes relevantes:

• Integración con Google Custom Search API
• Filtros por actualidad y relevancia
• Deduplicación automática
• Puntuación de reputación de dominios

Etapa 3: extracción de contenido

Cada fuente se rastrea y se procesa:

• Extracción del contenido principal (elimina anuncios y navegación)
• Captura de metadatos (autor, fecha, dominio)
• Identificación de citas clave
• Puntuación de legibilidad

Etapa 4: verificación

Los datos se contrastan entre fuentes:

• Extracción de afirmaciones con NLP
• Puntuación de concordancia entre fuentes
• Detección de conflictos
• Asignación de confianza (alta/media/baja)

Etapa 5: síntesis

La IA sintetiza los hallazgos en un resumen coherente:

• Hallazgos clave con citas
• Puntos de vista contradictorios destacados
• Clasificación de fuentes por relevancia
• Recomendaciones accionables

Características clave

Verificación de fuentes

Cada afirmación incluye una puntuación de confianza:

{
  "claim": "React Server Components reduce JavaScript bundle size",
  "confidence": "high",
  "sources": ["react.dev", "vercel.com", "github.com/facebook/react"],
  "agreementScore": 0.92
}

Detección de conflictos

Cuando las fuentes no coinciden, te lo decimos:

{
  "conflicts": [
    {
      "topic": "Default cache behavior",
      "positions": [
        { "claim": "fetch is cached by default", "sources": ["docs.nextjs.org"] },
        { "claim": "fetch is no longer cached by default", "sources": ["vercel.com/blog"] }
      ],
      "resolution": "Changed in Next.js 15 - fetch is now uncached by default"
    }
  ]
}

Profundidad configurable

Elige hasta qué punto investigar:

Casos de uso reales

Análisis de competidores

{
  "topic": "Firecrawl vs Apify pricing and features comparison",
  "depth": "deep",
  "focus": "comparative"
}

Devuelve tablas comparativas de funciones, desgloses de precios y análisis del sentimiento de los usuarios.

Estudio de mercado

{
  "topic": "Web scraping market size and growth 2025-2026",
  "depth": "moderate",
  "sources": ["news", "reports"]
}

Agrega datos de mercado de múltiples informes de analistas con citas.

Documentación técnica

{
  "topic": "How to implement rate limiting in Node.js",
  "depth": "moderate",
  "focus": "tutorial"
}

Sintetiza buenas prácticas de la documentación oficial, Stack Overflow y tutoriales.

Agregación de noticias

{
  "topic": "AI regulation developments Europe March 2026",
  "depth": "shallow",
  "timeRange": "week"
}

Las últimas noticias con diversidad de fuentes y puntuación de credibilidad.

Precios y credits

deep_research cuesta 10 credits por consulta.

Comparado con hacerlo manualmente:

• search_web (5 credits) × 4 consultas = 20 credits
• extract_content (2 credits) × 12 fuentes = 24 credits
• Total manual: 44 credits

deep_research ahorra un 77 % a la vez que ofrece mejores resultados.

Capacidad por plan

Primeros pasos

1. Investigación básica

const response = await fetch('https://crawlforge.dev/api/v1/tools/deep_research', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Authorization': `Bearer ${process.env.CRAWLFORGE_API_KEY}`,
    'Content-Type': 'application/json'
  },
  body: JSON.stringify({
    topic: 'Your research topic here',
    depth: 'moderate'
  })
});

const { data } = await response.json();
console.log(data.summary);
console.log(data.keyFindings);

2. Con filtrado de fuentes

{
  "topic": "Machine learning best practices 2026",
  "depth": "deep",
  "options": {
    "excludeDomains": ["medium.com", "quora.com"],
    "preferDomains": ["arxiv.org", "github.com"],
    "timeRange": "year"
  }
}

3. En Claude Desktop

Solo pregúntale de forma natural:

Claude usará automáticamente deep_research y presentará los resultados sintetizados.

Qué viene

Estamos mejorando deep_research de forma activa:

• Fuentes en tiempo real: incluir noticias en vivo y redes sociales
• Listas de fuentes personalizadas: investigar solo desde tus dominios aprobados
• Formatos de exportación: informes en PDF, Markdown, JSON estructurado
• Investigación programada: ejecutar trabajos de investigación recurrentes

Empieza a investigar

Regístrate en crawlforge.dev y obtén 1,000 credits gratis: suficiente para 100 consultas de investigación. Consulta la página de precios para ver los detalles de los planes cuando crezcas más allá del nivel gratuito.

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Referencia de la API: /docs/api-reference/tools/deep-research