Casos de uso
01Respuesta rápida
Conecta CrawlForge mediante MCP para que tu agente pueda llamar a search_web (5 credits) para obtener resultados web en vivo y deep_research (10 credits) para análisis multifuente con detección de conflictos. Trabaja a partir de datos actuales en lugar de un corte de entrenamiento obsoleto, reduciendo las respuestas desactualizadas y alucinadas -- una sesión de investigación típica consume entre 10 y 15 credits.
02El planteamiento
Los modelos de IA tienen fechas de corte de conocimiento y no pueden acceder a información actual. Las tareas de investigación que requieren datos al minuto (tendencias de mercado, noticias, cambios regulatorios) producen respuestas desactualizadas o alucinadas.
deep_research de CrawlForge realiza investigaciones multifuente con detección automática de conflictos, y search_web proporciona resultados web en tiempo real. Tus agentes siempre trabajan con datos actuales.
03En código
1// Real-time research agent for market analysis2const search = await mcp.search_web({3 query: "AI infrastructure market trends 2026",4 max_results: 10,5});6 7// Deep research with conflict detection across sources8const research = await mcp.deep_research({9 query: "Current state of AI infrastructure market, key players, and growth projections",10 sources: 8,11 conflict_detection: true,12 recency: "last_30_days",13});14 15console.log(research.summary);16console.log(`Sources: ${research.sources.length}`);17console.log(`Conflicts found: ${research.conflicts.length}`);04El pipeline
05Preguntas
04
Conecta CrawlForge a través de MCP para que el agente pueda llamar a search_web para obtener resultados web en vivo y a deep_research para análisis de múltiples fuentes. Trabaja con datos actuales en lugar de una fecha de corte desactualizada, lo que reduce las respuestas obsoletas o alucinadas.
deep_research ejecuta un proceso de varias etapas en varias fuentes, sintetiza los hallazgos y señala los conflictos entre ellos, así que el agente obtiene un resumen verificado en lugar de una lista de enlaces. search_web es la opción más rápida cuando solo necesitas resultados actuales.
deep_research cuesta 10 credits y escala según el número de fuentes, y search_web cuesta 5 credits. Una tarea típica de un agente de investigación ronda los 10 a 15 credits, y el nivel gratuito de 1,000-credit es suficiente para prototipar un agente de principio a fin.
Sí. deep_research incluye detección de conflictos, así que cuando las fuentes no coinciden el agente saca a la luz la discrepancia en lugar de elegir una en silencio. Eso es lo que lo hace más seguro que el scraping de una sola fuente para tareas sensibles a los hechos.
06Sigue explorando
Alimenta tus agentes de IA con datos web en vivo mediante extracción estructurada e investigación multifuente, con MCP tools de fetch_url a deep_research.
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