Montar un agente abierto de investigación profunda
Problema que resuelve
Construir informes investigados requiere planificar, navegar, leer archivos y ejecutar código, no sólo resumir snippets.
Agente o sistema utilizado
Open Deep Research
Agente abierto de investigación
Hugging Face smolagents, Open Deep Research, buscador web y modelo configurable
Por qué aquí sí interviene un agente
Planifica la investigación, navega, lee archivos, puede ejecutar código y sintetiza las fuentes reunidas.
IDEA PARA ADAPTAR
Una prueba pequeña para empezar
Pide un informe breve sobre un tema no crítico con cinco fuentes primarias y verifica manualmente cada cita antes de reutilizar el texto. Idea de Limitless AI; no probada.
Procedimiento
- Clonar smolagents y entrar en examples/open_deep_research.
- Instalar requirements.txt y la versión de desarrollo de smolagents.
- Configurar credenciales del buscador y modelo elegido.
- Ejecutar run.py con model-id y la pregunta.
- Revisar fuentes y seguir la preparación documentada si se evalúa GAIA.
Lo que reporta la fuente
El repositorio reporta 55% pass@1 en GAIA validation frente a 67% del sistema que intenta replicar.
README, código y preparación de evaluación públicos; parte del preprocesamiento del benchmark fue manual.
Estado de validación: No reproducido por Limitless AI.
Propuesto por Limitless AI
Prompt reutilizable
Investiga cómo las pymes hispanohablantes usan agentes de IA. Prioriza fuentes primarias, cita cada afirmación verificable y señala contradicciones o datos no confirmados.
Prompt adaptado o propuesto con fundamento editorial; no probado por Limitless AI.
Limitaciones
El prompt no fue probado. La configuración predeterminada requiere APIs y puede generar costos.
Fuente original
Hugging Face smolagents
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