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Pipelines de datos para agentes de IA

Alimenta tus agentes de IA con datos web en vivo mediante extracción estructurada e investigación multifuente.

El problema

Los agentes de IA razonan bien, pero están ciegos ante los datos web en vivo. Crear scrapers personalizados para cada fuente de datos es lento, frágil y costoso de mantener. Los agentes necesitan información estructurada y en tiempo real para tomar decisiones precisas.

La solución

CrawlForge da a tus agentes acceso directo a los datos web mediante MCP. Usa deep_research para análisis multifuente con detección de conflictos, y extract_content para obtener resultados limpios y estructurados, sin necesidad de scrapers personalizados.

Ejemplo de código

// AI agent fetches and synthesizes live market data
const research = await mcp.deep_research({
  query: "Latest funding rounds in AI infrastructure startups Q1 2026",
  sources: 5,
  conflict_detection: true,
});

// Extract structured data from a specific source
const content = await mcp.extract_content({
  url: research.sources[0].url,
  format: "markdown",
});

console.log(research.summary);
console.log(content.main_content);

Herramientas utilizadas

deep_research10 credits
extract_content2 credits

Costo estimado: ~12 credits por tarea de investigación

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