Outils et automatisation

Deep Research

Enquêtez à travers les sources, puis rédigez le rapport.

Posez une question qui nécessite plus qu'une réponse ponctuelle. Deep Research parcourt le web dans un bac à sable, lit une douzaine de sources, suit les notes de bas de page, recoupe les affirmations et rédige un rapport structuré avec des citations en ligne. Même modèle, même chat, simplement invité à prendre son temps.

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Comment ça marche

3 étapes pour connecter Deep Research, sans effort d’ingénierie.

  1. 1

    Posez une question de recherche

    Formulez-la comme vous le feriez pour un analyste de recherche. « Quelle est la taille du marché européen de la recharge de VE et qui sont les trois principaux acteurs ? » Évitez les questions par oui ou non.

  2. 2

    Examinez le plan

    MoClaw affiche la liste de navigation planifiée avant de commencer. Approuvez-la ou ajustez la portée : « ajoute des sources académiques », « ignore les actualités antérieures à 2024 », « limite à 15 sources ».

  3. 3

    Lisez le rapport

    5 à 30 minutes plus tard, vous obtenez un rapport markdown structuré avec un TL;DR, des citations de sources en ligne et les passages sauvegardés qu'il a extraits.

Pourquoi c’est important

Une réponse de chat normale fait quelques centaines de tokens. Deep Research est un mode différent. Le modèle passe 5 à 30 minutes à parcourir des sources en direct, à prendre des notes, à explorer des branches et à consolider ce qu'il a appris en un rapport structuré.

En coulisses, il lance une étape de planification (que demande réellement la question ?), une étape de recherche (quelles sources sont crédibles ?), une passe de navigation parallèle (lire 10 à 30 pages, sauvegarder les passages clés), une étape de synthèse (regrouper par affirmation, noter les désaccords) et une étape de rédaction (markdown structuré avec citations en ligne).

Utilisez-le pour : le dimensionnement de marché où vous devez trianguler à partir de plusieurs rapports d'analystes ; l'analyse concurrentielle où vous devez extraire les prix d'une douzaine de sites ; les revues de littérature où vous devez lire 20 résumés ; la due diligence où « cette personne est-elle bien qui elle prétend être » nécessite de recouper des registres publics.

Évitez-le quand une seule recherche suffit, quand la réponse se trouve dans vos propres fichiers (utilisez plutôt Files), ou quand vous avez besoin de données en temps réel qui ne seront pas sur le web ouvert (utilisez les outils API).

Essayez de dire

Des prompts réels à coller dans Deep Research.

  • › Recherche le marché mondial du solaire résidentiel en 2026 : taille, top 5 des acteurs, croissance régionale, vents favorables réglementaires. 12 à 15 sources, en te concentrant sur les 18 derniers mois.
  • › Compare Anthropic, OpenAI et Google dans l'automatisation agentique du navigateur. Tarifs, matrice de capacités, vrais cas clients. Cite uniquement des sources primaires.
  • › Trouve tous les procès publics impliquant Acme Corp depuis 2022. Issue, plaignant, tribunal, dans un tableau simple à la fin.

Démo étape par étape

Ce qui se passe réellement quand vous envoyez le prompt.

Prompt 01 5 étapes

“Compare Anthropic, OpenAI et Google dans l'automatisation agentique du navigateur. Tarifs, matrice de capacités, vrais cas clients.”

Ce que fait MoClaw

  1. 1 Rédige un plan de recherche avec 9 sources à vérifier, dont la documentation officielle de chaque fournisseur, deux rapports d'analystes et trois cas clients.
  2. 2 Confirme le plan avec vous et vous laisse ajouter ou retirer des sources.
  3. 3 Lance 3 sessions de navigateur parallèles, une par fournisseur. Lit la documentation et extrait les paliers de prix et les indicateurs de capacités.
  4. 4 Extrait les cas clients des pages clients de chaque fournisseur et d'un article d'analyste indépendant. Recoupe les affirmations (Anthropic affirme X, la documentation d'OpenAI répond Y).
  5. 5 Rédige un rapport markdown structuré avec un tableau comparatif et des liens de citation en ligne.
Résultat

17 minutes plus tard, vous obtenez un rapport intitulé « Automatisation agentique du navigateur : Anthropic vs OpenAI vs Google ». TL;DR en haut. Tableau comparatif de 14 lignes (tarifs, nombre maximal de sessions parallèles, tokens vision, etc.). 6 cas clients résumés. 22 citations en ligne vers des sources primaires. Passages sauvegardés repliables en bas.

Conçu pour ces workflows

Workflows que les utilisateurs automatisent avec Deep Research sur MoClaw.

Cas d’usage

Automate Research With AI

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

Cas d’usage

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

À associer avec

Intégrations que l'on connecte souvent avec Deep Research.

Notion

Utilisez la connaissance de votre workspace dans MoClaw.

Obsidian

Mettez tout votre coffre Obsidian au travail dans MoClaw.

Web Search and Fetch

Cherchez sur le web ouvert et lisez n'importe quelle URL, avec citations.

Bash and Code

Exécutez n'importe quelle commande shell. Lancez n'importe quel script. Comme un développeur avec un vrai terminal.

FAQ

Réponses rapides sur le prix, la confidentialité et les limites.

Combien de temps prend Deep Research ?
Généralement 5 à 15 minutes pour une portée modérée, jusqu'à 30 minutes pour les enquêtes multi-sources. Vous pouvez quitter le chat et revenir ; le rapport apparaît dans le fil une fois prêt.
Combien de crédits cela consomme-t-il ?
5 à 50 crédits par exécution selon la portée, principalement déterminés par le nombre de pages lues. L'étape de planification affiche le coût en crédits projeté avant de commencer.
Les sources sont-elles fiables ?
MoClaw note les sources pendant l'étape de planification et ignore par défaut les domaines de faible qualité. Vous pouvez remplacer la liste des sources ou épingler des domaines spécifiques avant de commencer.
Puis-je restreindre Deep Research à des domaines spécifiques ?
Oui. Ajoutez « ne parcours que harvard.edu, nih.gov et arxiv.org » à votre prompt et le planificateur le respectera.
À quoi ressemble le format de sortie ?
Du markdown avec des sections H2, des liens de sources en ligne et une annexe de passages sauvegardés. Vous pouvez demander un diaporama, un tableau ou un court résumé à la place.

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