Recherche-Assistent

Von Connic

Der Assistent zerlegt komplexe Recherchefragen in Teilaufgaben und startet spezialisierte Agenten parallel. Er führt Informationen aus dem Web und internen Quellen zu strukturierten Berichten zusammen und bewertet die Verlässlichkeit der Ergebnisse.

RechercheExperteHTTP Webhook WebSocket Cron MCP Server

Auf GitHub ansehen Quickstart

connic init my-project --templates=research-assistant

Überblick

Der Assistent zerlegt komplexe Recherchefragen in Teilaufgaben und startet über trigger_agent parallel spezialisierte Agenten. Der Web Researcher durchsucht das Internet, während der Knowledge Analyst interne Daten abfragt. Der Orchestrator führt alle Ergebnisse zusammen, erkennt Widersprüche zwischen Quellen, bewertet die Konfidenz und erstellt einen strukturierten Bericht. Extended Reasoning mit einem 32k-Budget unterstützt die gründliche Auswertung. Die Berichte werden zur späteren Verwendung gespeichert.

Use Cases

Marktrecherche

Websuche und interne Daten werden kombiniert, um Wettbewerber, Markttrends und Branchenentwicklungen zu untersuchen.

Due Diligence

Unternehmen, Technologien oder Partnerschaften werden anhand mehrerer Quellen und mit Konfidenzbewertung untersucht.

Analyse von Wissenslücken im Retrieval

Die Analyse vergleicht internes Wissen mit öffentlich verfügbaren Informationen und zeigt Bereiche mit weiterem Recherchebedarf auf.

Architektur

Webhook / WebSocket

research-orchestrator

web-researcher

knowledge-analyst

Websuche

Retrieval

Erzeugte Projektstruktur

Der Befehl connic init my-project --templates=research-assistant erzeugt diesen Dateibaum.

research-assistant/
  agents/
    research-orchestrator.yaml
    web-researcher.yaml
    knowledge-analyst.yaml
  tools/
    research_tools.py
  schemas/
    research-report.json
  requirements.txt
  README.md

Loslegen

Installiere das Template, erstelle ein Connic-Projekt und starte das Deployment. Mit Git startet jeder Push automatisch ein Deployment; die CLI funktioniert unabhängig vom Git-Anbieter.

Voraussetzungen

Python 3.10+
Ein Connic-Konto mit einem angelegten Projekt
Projektguthaben für ein connic/* KI-Modell oder Zugangsdaten für einen BYOK Provider

Projekt erstellen

Installieren und Projekt anlegen

Installiere das SDK und erstelle aus diesem Template ein Projekt.

terminal

pip install connic-composer-sdk
connic init my-project --templates=research-assistant

Danach cd my-project

Bereitstellen

Als Deployment-Methode stehen Git und CLI zur Auswahl. Bei Git startet jeder Push automatisch ein Deployment; die CLI funktioniert mit GitLab, Bitbucket oder ganz ohne Git.

Git-Integration

Verbinde in Connic unter Projekt Settings → Git & Environments das GitHub-Repository
Ordne auf derselben Seite den Branch (z. B. main) der Produktivumgebung zu
Pushe das erzeugte Projekt in dieses Repository

terminal

git add .
git commit -m "Recherche-Assistent Template hinzufügen"
git push origin main

CLI Deployment

Erstelle in Connic unter Projekt Settings → API Keys & MCP Auth einen API Key und kopiere die Projekt-ID
Führe im Projektverzeichnis connic login aus
Teste mit connic dev und Hot Reload, führe mit connic test Testsuiten aus oder starte mit connic deploy das Deployment für den Produktivbetrieb

terminal

connic login
connic dev     # Temporäre Entwicklungsumgebung mit Hot Reload
connic test    # Deklarative Test Suites ausführen
connic deploy  # In den Produktivbetrieb deployen

Verbinden und konfigurieren

Füge für bedarfsgesteuerte Rechercheanfragen eine synchrone HTTP-Webhook-Verbindung hinzu. Die Antwort enthält den strukturierten Recherchebericht. Ein connic/* KI-Modell nutzen oder BYOK-Zugangsdaten unter Projekt Settings → LLM Provider hinterlegen.

Vollständiger Einrichtungsleitfaden für Verbindungen Quickstart Guide Docs zu Verbindungen

Template-Quelle

Das vollständige Template lässt sich einsehen, verbessern oder für einen anderen Einsatz forken.

connic-org/connic-awesome-agents/tree/main/research-assistant

Informationen

Publisher: Von Connic
Kategorie: Agent Templates
Schwierigkeitsgrad: Experte
Funktioniert mit: HTTP Webhook, WebSocket, Cron, MCP Server
Quelle: GitHub

Weitere Agent Templates

Marketplace durchsuchen

Compliance-Auditor

Zeitgesteuerte Compliance-Prüfungen werten regulatorische Neuerungen aus der Websuche, per MCP abrufbare Dokumentation und frühere Prüfergebnisse aus dem Retrieval aus. Daraus entstehen Zusammenfassungen mit einer Bewertung.

Kundensupport

KI-gestützte Ticket-Triage mit Sentimentanalyse und RAG-gestützten Antwortentwürfen. Der Agent ordnet Tickets nach Priorität ein, blockiert Spam und speichert neue Lösungen.

Lead-Anreicherung

Neue Registrierungen werden durch Unternehmensrecherche angereichert und anhand des idealen Kundenprofils bewertet. Qualifizierte Leads werden gespeichert.

E-Mail-Helpdesk

Der E-Mail-Helpdesk fragt Postfächer per IMAP ab, filtert automatische Antworten und klassifiziert Nachrichten nach Anliegen. Kontextbezogene Antwortentwürfe stammen aus dem konfigurierten Retrieval.

PostgreSQL-Änderungsbenachrichtigung

LISTEN/NOTIFY überwacht PostgreSQL-Änderungen, klassifiziert Ereignisse nach Auswirkung und leitet Benachrichtigungen an das richtige Team weiter. Änderungen mit hoher Auswirkung werden für Audits gespeichert.

SQS-Bestellverarbeitung

Bestellungen aus SQS-Queues werden mit Betrugserkennung, Bestandsprüfung und Concurrency-Keys validiert und abgewickelt. Ergebnisse werden in einer ausgehenden Queue veröffentlicht.