Kategorie
Recherche-Agenten
Recherche-Agenten suchen, analysieren und verbinden Informationen über mehrere Schritte. Sie eignen sich für komplexe Fragen, Vergleiche und quellenbasierte Berichte.
Recherche-Agenten suchen, analysieren und verbinden Informationen über mehrere Schritte. Sie eignen sich für komplexe Fragen, Vergleiche und quellenbasierte Berichte.
ChatGPT Deep Research
OpenAIMehrstufige Recherche in ChatGPT mit Web, Dateien, steuerbaren Quellen und zitiertem Bericht.
Gemini Deep Research
GoogleAgentische Recherche in Gemini mit Google Search und optional eigenen Google-Datenquellen.
Claude Research
AnthropicMehrstufige Recherche in Claude mit Websuche, verbundenem Kontext und überprüfbaren Zitaten.
Perplexity Deep Research
PerplexityWebzentrierte Tiefenrecherche, die komplexe Fragen in Teilaufgaben zerlegt und zitierte Berichte erstellt.
Microsoft Copilot Researcher
MicrosoftRecherche-Agent in Microsoft 365 Copilot für mehrstufige Analysen aus Web und autorisierten Arbeitsdaten.
You.com ARI
You.comProfessioneller Recherche-Agent für Unternehmen, der umfangreiche Web- und Unternehmensrecherche strukturiert und mit Quellen zu Berichten zusammenführt.
NotebookLM Deep Research
GoogleDeep-Research-Funktion in NotebookLM, die einen Rechercheplan erstellt, das Web durchsucht und Quellen samt Bericht in ein Notebook übernehmen kann.
Grok DeepSearch
xAIAgentischer Recherchemodus von xAI, der Webinformationen mehrstufig durchsucht und zu einer strukturierten Antwort mit Quellen verdichtet.
Elicit Research Agent
ElicitWissenschaftlicher Recherche-Agent von Elicit für mehrstufige Literaturrecherche, Evidenzsynthese und strukturierte Forschungsberichte.
Consensus Research Agent
ConsensusForschungsagent von Consensus für komplexe wissenschaftliche Fragen, der Suchschritte plant, Literatur auswertet und einen belegten Bericht erstellt.
So vergleichen
Nicht nach Hype, sondern nach Aufgabe und Kontrolle.
Bei der Auswahl eines Agenten sollten Nutzer zuerst klären, welche Aufgabe delegiert werden soll, welche Daten der Agent benötigt, ob er nur lesen oder auch handeln darf und welche Kontrolle vor einer Aktion vorgesehen ist. Ein technisch leistungsfähiger Agent ist nicht automatisch die beste Wahl für jeden Kontext.