Competenza Agente di Ricerca
Aiuta il tuo agente AI a cercare articoli, tracciare blog, costruire una base di conoscenza, verificare dati dei mercati di previsione e assistere nella scrittura di ricerche.
Cosa Fa
La Competenza Agente di Ricerca è un insieme di strumenti di ricerca per agenti AI.
In parole semplici, aiuta il tuo agente a svolgere il lavoro di ricerca in modo più sistematico.
Invece di chiedere all'AI di cercare e riassumere cose a caso, questa competenza le fornisce una serie di flussi di lavoro di ricerca. Può cercare articoli accademici, monitorare blog, organizzare la conoscenza in appunti markdown, verificare le probabilità di mercato e supportare la scrittura di ricerche di ampio respiro.
Perché È Utile
La maggior parte delle persone usa la ricerca AI in questo modo:
Cerca questo argomento → riassumilo → dimentica tutto la prossima volta
Questa competenza aiuta l'agente a lavorare più in questo modo:
Trova fonti → organizza appunti → confronta idee → conserva conoscenze utili → riutilizzale in seguito
Questo la rende utile per chiunque abbia bisogno di comprendere un argomento in profondità nel tempo.
Capacità di Ricerca Incluse
Questo pacchetto di competenze include diverse sotto-competenze.
1. Ricerca arXiv
Cerca articoli accademici da arXiv.
Adatto per:
- Trovare articoli di AI / ML
- Cercare articoli per parola chiave
- Cercare per autore
- Cercare un ID articolo arXiv specifico
- Leggere abstract
- Trovare lavori accademici correlati
Esempi di casi d'uso:
Trova articoli recenti sugli agenti AI e l'uso degli strumenti.
Cerca su arXiv articoli sul reinforcement learning dal feedback umano.
Trova articoli di Andrej Karpathy.
2. Blogwatcher
Traccia blog, feed RSS e nuovi articoli.
Adatto per:
- Seguire blog di ingegneria
- Tracciare aggiornamenti di aziende AI
- Monitorare i blog dei concorrenti
- Tenere d'occhio i laboratori di ricerca
- Raccogliere link a nuovi articoli
- Contrassegnare gli articoli come letti o non letti
Esempi di casi d'uso:
Traccia nuovi post dal blog di OpenAI e dal blog di Anthropic.
Mostrami gli articoli non letti dai blog che seguo.
Passa in rassegna i miei blog tracciati ed elenca le novità.
3. Wiki LLM
Costruisci una base di conoscenza markdown a lungo termine.
È come dare al tuo agente un quaderno di ricerca.
Può salvare fonti importanti, creare pagine tematiche, collegare idee correlate e mantenere tutto organizzato come file markdown.
Adatto per:
- Costruire un wiki di ricerca personale
- Organizzare articoli di AI
- Creare un database di ricerca per startup
- Tracciare i concorrenti
- Trasformare appunti sparsi in conoscenza strutturata
- Costruire una base di conoscenza in stile Obsidian
Esempi di casi d'uso:
Crea un wiki per la ricerca sulla generazione video AI.
Aggiungi questo articolo alla mia base di conoscenza e riassumi le idee chiave.
Cosa sa già il mio wiki sugli agenti AI?
4. Ricerca Polymarket
Interroga i dati pubblici dei mercati di previsione da Polymarket.
Adatto per:
- Verificare probabilità implicite di mercato
- Consultare mercati di previsione pubblici
- Vedere quanto probabile ritengono i trader un evento
- Tracciare cambiamenti nel sentiment di mercato
- Leggere dati su prezzi e volumi
Esempi di casi d'uso:
Cosa pensa Polymarket di questo evento?
Trova mercati di previsione relativi alle elezioni statunitensi.
Mostra la probabilità attuale e il volume di scambi per questo mercato.
Nota importante:
Questa competenza è di sola lettura. Può interrogare dati di mercato pubblici, ma non effettua transazioni.
5. Scrittura di Articoli di Ricerca
Assisti nella scrittura di articoli di ricerca accademici o tecnici.
Adatto per:
- Revisione della letteratura
- Pianificazione di esperimenti
- Struttura dell'articolo
- Scrittura dell'abstract
- Scrittura dei lavori correlati
- Inquadramento della ricerca
- Autorecensione in stile revisore
- Preparazione per la sottomissione
Esempi di casi d'uso:
Aiutami a trasformare questo esperimento in una bozza di articolo di ricerca.
Scrivi una sezione sui lavori correlati basata su questi articoli.
Revisiona questa bozza di articolo come un revisore di NeurIPS.
Ideale Per
Questa competenza è ideale per persone che hanno spesso bisogno di ricercare, confrontare, tracciare o scrivere su argomenti complessi.
È particolarmente utile per:
- Ricercatori di AI
- Hacker indipendenti che fanno ricerche di mercato
- Ricercatori SEO
- Marketer della crescita
- Ricercatori di contenuti
- Fondatori di startup
- Studenti
- Scrittori tecnici
- Persone che costruiscono una base di conoscenza personale
Casi d'Uso Comuni
Ricerca Accademica
Usala per cercare articoli, leggere abstract, confrontare metodi e costruire una revisione della letteratura.
Trova 10 articoli recenti sulla generazione aumentata da recupero e riassumi le direzioni principali.
Ricerca di Mercato
Usala per tracciare blog, concorrenti, segnali pubblici e mercati di previsione.
Monitora i blog dei concorrenti e riassumi gli aggiornamenti importanti sui prodotti.
Gestione della Conoscenza
Usala per trasformare articoli, documenti e appunti sparsi in un wiki markdown strutturato.
Crea una base di conoscenza sulla SEO AI e organizza i miei appunti per argomenti.
Supporto alla Scrittura
Usala per aiutare a strutturare articoli di ricerca di ampio respiro, white paper, report o articoli accademici.
Aiutami a scrivere un report di ricerca sulle competenze degli agenti AI.
Come Può Capirlo un Principiante
Pensa a questa competenza come a un assistente di ricerca con cinque compiti:
| Compito | Cosa Significa |
|---|---|
| Trova Articoli | Trova articoli accademici |
| Traccia Blog | Monitora blog e feed RSS |
| Bibliotecario della Conoscenza | Organizza appunti in un wiki markdown |
| Lettore di Segnali di Mercato | Legge dati dei mercati di previsione |
| Scrittore di Ricerca | Aiuta a scrivere articoli di ricerca strutturati |
Quale Problema Risolve
Senza questa competenza, la ricerca AI può diventare caotica.
Fai una domanda, ottieni una risposta, poi il contesto scompare.
Con questa competenza, l'agente ha un flusso di lavoro di ricerca migliore:
- Trova fonti utili
- Estrai informazioni utili
- Salva conoscenze importanti
- Collega idee correlate
- Riutilizza ricerche precedenti in seguito
- Aiuta a trasformare i risultati in report o articoli
Esempio di Flusso di Lavoro
Un flusso di lavoro di ricerca tipico potrebbe apparire così:
- Cerca su arXiv articoli recenti sugli agenti AI
- Seleziona gli articoli più rilevanti
- Salva i risultati chiave in un Wiki LLM
- Traccia blog correlati per aggiornamenti futuri
- Confronta diversi metodi
- Scrivi un riassunto della ricerca
Esempi Adatti ai Principianti
Esempio 1: Ricerca un nuovo argomento
Ricerca agenti AI per la SEO. Trova articoli utili, post di blog e organizza le idee chiave.
Esempio 2: Traccia un settore
Traccia i blog delle principali aziende di AI e avvisami quando ci sono nuovi aggiornamenti.
Esempio 3: Costruisci una base di conoscenza
Crea un wiki markdown per i miei appunti di ricerca sulla crescita dell'AI.
Esempio 4: Scrivi un report
Aiutami a scrivere un report strutturato sullo stato attuale della generazione video AI.
Esempio 5: Trova supporto accademico
Trova articoli che supportano l'affermazione che gli agenti che usano strumenti migliorano il completamento dei compiti.
Requisiti
Alcune sotto-competenze funzionano con semplici API web e non richiedono chiavi API.
Alcune funzionalità potrebbero richiedere strumenti a riga di comando, file locali o una configurazione aggiuntiva a seconda di come le usi.
Per la maggior parte dei principianti, il modo più semplice per iniziare è:
npx skills add https://github.com/NousResearch/hermes-agent/tree/main/skills/research
Poi chiedi all'agente di usare la competenza di ricerca per un compito specifico.
Buoni Prompt da Provare
Usa la competenza di ricerca per trovare articoli recenti sugli agenti AI.
Usa la competenza di ricerca per creare un riassunto adatto ai principianti di questo argomento.
Usa la competenza di ricerca per costruire una piccola base di conoscenza markdown da questi link.
Usa la competenza di ricerca per confrontare questi tre articoli.
Usa la competenza di ricerca per monitorare questi blog e riassumere i nuovi aggiornamenti.
Limitazioni
- Richiede comunque buoni prompt da parte dell'utente.
- La qualità della ricerca dipende dalla qualità delle fonti.
- Alcuni flussi di lavoro richiedono strumenti a riga di comando.
- Potrebbe essere necessaria una configurazione aggiuntiva per il tracciamento dei blog o la gestione del wiki locale.
- Non garantisce automaticamente la verità. Le affermazioni importanti richiedono comunque una verifica delle fonti.
- Il supporto Polymarket è di sola lettura e non può effettuare transazioni.
Migliore Descrizione Semplice
La Competenza Agente di Ricerca trasforma un agente AI in un assistente di ricerca più organizzato.
Può trovare articoli, tracciare fonti utili, costruire una base di conoscenza markdown, verificare segnali di mercato pubblici e aiutare a trasformare la ricerca in scrittura strutturata.