Tools & Automatisierung

Deep Research

Recherchieren Sie über mehrere Quellen hinweg und schreiben Sie dann den Bericht.

Stellen Sie eine Frage, die mehr als eine einmalige Antwort erfordert. Deep Research durchsucht das Web in einer Sandbox, liest ein Dutzend Quellen, folgt Fußnoten, prüft Behauptungen gegen und schreibt einen strukturierten Bericht mit Inline-Quellenangaben. Gleiches Modell, gleicher Chat, nur mit dem Auftrag, sich Zeit zu lassen.

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So funktioniert es

3 Schritte, um Deep Research einzubinden — ohne Engineering-Aufwand.

  1. 1

    Stellen Sie eine Recherchefrage

    Formulieren Sie sie so, wie Sie es für eine Research-Analystin tun würden. 'Wie groß ist der europäische Markt für E-Auto-Ladeinfrastruktur und wer sind die drei größten Akteure?' Vermeiden Sie Ja-Nein-Fragen.

  2. 2

    Prüfen Sie den Plan

    MoClaw zeigt die geplante Browsing-Liste, bevor es startet. Genehmigen Sie sie oder passen Sie den Umfang an: 'akademische Quellen hinzufügen', 'Nachrichten älter als 2024 überspringen', 'auf 15 Quellen begrenzen'.

  3. 3

    Lesen Sie den Bericht

    5 bis 30 Minuten später erhalten Sie einen strukturierten Markdown-Bericht mit einer Kurzfassung, Inline-Quellenangaben und den gespeicherten Passagen, die es herausgezogen hat.

Warum es wichtig ist

Eine normale Chat-Antwort umfasst einige Hundert Tokens. Deep Research ist ein anderer Modus. Das Modell verbringt 5 bis 30 Minuten damit, Live-Quellen zu durchsuchen, Notizen zu machen, Verzweigungen zu folgen und das Gelernte zu einem strukturierten Bericht zu konsolidieren.

Im Hintergrund startet es einen Planungsschritt (was fragt die Frage eigentlich?), einen Suchschritt (welche Quellen sind glaubwürdig?), einen parallelen Browsing-Durchlauf (10 bis 30 Seiten lesen, Schlüsselpassagen speichern), einen Synthese-Schritt (nach Behauptung clustern, Widersprüche notieren) und einen Schreibschritt (strukturiertes Markdown mit Inline-Quellenangaben).

Nutzen Sie es für: Marktdimensionierung, bei der Sie aus mehreren Analystenberichten triangulieren müssen; Wettbewerbsanalysen, bei denen Sie Preise von einem Dutzend Websites scrapen müssen; Literaturüberblicke, bei denen Sie 20 Abstracts lesen müssen; Due Diligence, bei der 'ist diese Person, die sie vorgibt zu sein' einen Abgleich öffentlicher Aufzeichnungen erfordert.

Vermeiden Sie es, wenn eine einzige Suche genügt, wenn die Antwort in Ihren eigenen Dateien liegt (nutzen Sie stattdessen Files) oder wenn Sie Echtzeitdaten benötigen, die nicht im offenen Web stehen (nutzen Sie API-Tools).

Probiere zu sagen

Echte Prompts, die du in Deep Research einfügen kannst.

  • › Recherchiere den globalen Markt für private Solaranlagen im Jahr 2026: Größe, Top-5-Akteure, regionales Wachstum, regulatorischer Rückenwind. 12 bis 15 Quellen, Fokus auf die letzten 18 Monate.
  • › Vergleiche Anthropic, OpenAI und Google bei agentischer Browser-Automatisierung. Preise, Capability-Matrix, echte Kunden-Fallstudien. Zitiere nur Primärquellen.
  • › Finde jeden öffentlichen Rechtsstreit, an dem Acme Corp seit 2022 beteiligt war. Ergebnis, Kläger, Gericht, in einer einfachen Tabelle am Ende.

Schritt-für-Schritt-Demo

Was tatsächlich passiert, wenn du den Prompt sendest.

Prompt 01 5 Schritte

“Vergleiche Anthropic, OpenAI und Google bei agentischer Browser-Automatisierung. Preise, Capability-Matrix, echte Kunden-Fallstudien.”

Was MoClaw tut

  1. 1 Entwirft einen Rechercheplan mit 9 zu prüfenden Quellen, darunter die offizielle Doku jedes Anbieters, zwei Analystenberichte und drei Kunden-Fallstudien.
  2. 2 Bestätigt den Plan mit Ihnen und lässt Sie Quellen hinzufügen oder entfernen.
  3. 3 Startet 3 parallele Browser-Sitzungen, eine pro Anbieter. Liest die Doku und extrahiert Preisstufen und Capability-Flags.
  4. 4 Holt Fallstudien von den Kundenseiten jedes Anbieters und einem unabhängigen Analystenbeitrag. Gleicht Behauptungen ab (Anthropic behauptet X, OpenAIs Doku kontert mit Y).
  5. 5 Schreibt einen strukturierten Markdown-Bericht mit einer Vergleichstabelle und Inline-Zitatlinks.
Ergebnis

17 Minuten später erhalten Sie einen Bericht mit dem Titel 'Agentische Browser-Automatisierung: Anthropic vs OpenAI vs Google'. Kurzfassung oben. Vergleichstabelle mit 14 Zeilen (Preise, max. parallele Sitzungen, Vision-Tokens etc.). 6 zusammengefasste Fallstudien. 22 Inline-Quellenangaben zu Primärquellen. Gespeicherte Passagen ausklappbar am Ende.

Für diese Workflows gebaut

Workflows, die Nutzer mit Deep Research in MoClaw automatisieren.

Use Case

Automate Research With AI

Run recurring research workflows that collect sources, filter noise, and deliver a readable brief before you open your laptop.

Use Case

AI Research Assistant For Recurring Briefings

Get an AI research assistant that collects sources, filters weak signals, and hands you a concise brief instead of a pile of tabs.

Deep Research integration for busy teams and founders

Teams that commonly use Deep Research with MoClaw workflows.

Audience

Solo Founders

SaaS, Shopify/Etsy, bootstrappers

SaaS, Shopify/Etsy, bootstrappers

Audience

Professionals

Managers, operators, recruiters, consultants

Managers, operators, recruiters, consultants

Audience

Marketers

Content, growth, and brand teams

Content, growth, and brand teams

Audience

Sales Teams

SDRs, AEs, and founders who sell

SDRs, AEs, and founders who sell

Audience

Developers & Builders

Indie hackers and agent builders

Indie hackers and agent builders

Audience

Researchers & Analysts

Academics, market and policy analysts

Academics, market and policy analysts

Audience

Educators

Teachers, instructors, curriculum designers

Teachers, instructors, curriculum designers

Audience

Product Managers

PMs turning scattered signal into decisions

PMs turning scattered signal into decisions

Audience

Customer Support

Support and customer success teams

Support and customer success teams

Passt zu

Integrationen, die häufig zusammen mit Deep Research verwendet werden.

Notion

Nutze Workspace-Wissen in MoClaw.

Obsidian

Bringen Sie Ihren gesamten Obsidian-Vault in MoClaw zum Einsatz.

Web Search and Fetch

Durchsuchen Sie das offene Web und lesen Sie jede URL, mit Quellenangaben.

Bash and Code

Führen Sie jeden Shell-Befehl aus. Starten Sie jedes Skript. Wie ein Entwickler mit einem echten Terminal.

FAQ

Kurze Antworten zu Preisen, Datenschutz und Limits.

Wie lange dauert Deep Research?
In der Regel 5 bis 15 Minuten bei moderatem Umfang, bis zu 30 Minuten bei quellenübergreifenden Recherchen. Sie können den Chat verlassen und zurückkommen; der Bericht erscheint im Thread, sobald er fertig ist.
Wie viele Credits verbraucht es?
5 bis 50 Credits pro Lauf, je nach Umfang, hauptsächlich davon getrieben, wie viele Seiten gelesen werden. Der Planungsschritt zeigt die voraussichtlichen Credit-Kosten an, bevor es startet.
Sind die Quellen zuverlässig?
MoClaw bewertet Quellen während des Planungsschritts und überspringt standardmäßig minderwertige Domains. Sie können die Quellenliste überschreiben oder bestimmte Domains festlegen, bevor es startet.
Kann ich Deep Research auf bestimmte Domains festlegen?
Ja. Fügen Sie 'crawle nur harvard.edu, nih.gov und arxiv.org' zu Ihrem Prompt hinzu, und der Planner wird es berücksichtigen.
Wie sieht das Ausgabeformat aus?
Markdown mit H2-Abschnitten, Inline-Quellenlinks und einem Anhang mit gespeicherten Passagen. Sie können stattdessen ein Foliendeck, eine Tabelle oder eine Kurzzusammenfassung anfordern.

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1.000 Credits pro Monat oder eigenen Key mitbringen für unbegrenzte Nutzung.

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