Ferramentas e automação

Deep Research

Investigue em várias fontes e depois escreva o relatório.

Faça uma pergunta que precisa de mais do que uma resposta de uma só vez. O Deep Research navega na web em um sandbox, lê uma dúzia de fontes, segue notas de rodapé, cruza afirmações e escreve um relatório estruturado com citações inline. Mesmo modelo, mesmo chat, só que com instrução para levar o tempo necessário.

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Como funciona

3 etapas para conectar Deep Research, sem engenharia.

  1. 1

    Faça uma pergunta de pesquisa

    Formule como faria para um analista de pesquisa. 'Qual o tamanho do mercado europeu de carregamento de VEs e quem são os três maiores players?' Evite perguntas de sim ou não.

  2. 2

    Revise o plano

    A MoClaw mostra a lista de navegação planejada antes de começar. Aprove-a ou ajuste o escopo: 'adicione fontes acadêmicas', 'pule notícias anteriores a 2024', 'limite a 15 fontes'.

  3. 3

    Leia o relatório

    De 5 a 30 minutos depois você recebe um relatório estruturado em markdown com um TL;DR, citações inline das fontes e os trechos salvos de onde ele extraiu as informações.

Por que importa

Uma resposta de chat normal tem algumas centenas de tokens. O Deep Research é um modo diferente. O modelo passa de 5 a 30 minutos navegando por fontes ao vivo, tomando notas, descendo por ramificações e consolidando o que aprendeu em um relatório estruturado.

Por trás dos panos, ele dispara uma etapa de planejamento (o que a pergunta realmente está perguntando?), uma etapa de busca (quais fontes são confiáveis?), uma passagem de navegação em paralelo (ler de 10 a 30 páginas, salvar trechos-chave), uma etapa de síntese (agrupar por afirmação, anotar discordâncias) e uma etapa de redação (markdown estruturado com citações inline).

Use para: dimensionamento de mercado em que você precisa triangular a partir de vários relatórios de analistas; análise competitiva em que você precisa coletar preços de uma dúzia de sites; revisões de literatura em que você precisa ler 20 resumos; due diligence em que 'essa pessoa é mesmo quem diz ser' exige cruzar registros públicos.

Evite quando uma única busca já resolve, quando a resposta está nos seus próprios arquivos (use Files em vez disso), ou quando você precisa de dados em tempo real que não estarão na web aberta (use ferramentas de API).

Experimente dizer

Prompts reais que você pode colar em Deep Research.

  • › Pesquise o mercado global de energia solar residencial em 2026: tamanho, top 5 players, crescimento regional, ventos favoráveis regulatórios. 12 a 15 fontes, foco nos últimos 18 meses.
  • › Compare Anthropic, OpenAI e Google em automação agentic de navegador. Preços, matriz de capacidades, casos reais de clientes. Cite apenas fontes primárias.
  • › Encontre todos os processos judiciais públicos envolvendo a Acme Corp desde 2022. Resultado, autor, tribunal, em uma tabela simples no final.

Demo passo a passo

O que realmente acontece quando você envia o prompt.

Prompt 01 5 etapas

“Compare Anthropic, OpenAI e Google em automação agentic de navegador. Preços, matriz de capacidades, casos reais de clientes.”

O que a MoClaw faz

  1. 1 Rascunha um plano de pesquisa com 9 fontes a checar, incluindo a documentação oficial de cada fornecedor, dois relatórios de analistas e três casos de clientes.
  2. 2 Confirma o plano com você e permite adicionar ou remover fontes.
  3. 3 Dispara 3 sessões de navegador em paralelo, uma por fornecedor. Lê a documentação e extrai tiers de preço e flags de capacidade.
  4. 4 Puxa casos de cliente das páginas de clientes de cada fornecedor e um material independente de analista. Cruza afirmações (a Anthropic afirma X, a documentação da OpenAI rebate com Y).
  5. 5 Escreve um relatório estruturado em markdown com uma tabela comparativa e links de citação inline.
Resultado

17 minutos depois você recebe um relatório intitulado 'Automação Agentic de Navegador: Anthropic vs OpenAI vs Google'. TL;DR no topo. Tabela comparativa com 14 linhas (preços, máximo de sessões paralelas, tokens de visão, etc). 6 casos de cliente resumidos. 22 citações inline para fontes primárias. Trechos salvos recolhíveis no final.

Feito para estes workflows

Workflows que as pessoas automatizam com Deep Research na MoClaw.

Caso de uso

Automate Research With AI

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

Caso de uso

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

Combina com

Integrações que costumam ser conectadas junto com Deep Research.

Notion

Use o conhecimento do seu workspace dentro da MoClaw.

Obsidian

Coloque todo o seu vault do Obsidian para trabalhar dentro do MoClaw.

Web Search and Fetch

Pesquise na web aberta e leia qualquer URL, com citações.

Bash and Code

Rode qualquer comando de shell. Execute qualquer script. Como um desenvolvedor com um terminal de verdade.

FAQ

Respostas rápidas sobre preço, privacidade e limites.

Quanto tempo leva o Deep Research?
Normalmente de 5 a 15 minutos para escopo moderado, e até 30 minutos para investigações que cruzam várias fontes. Você pode sair do chat e voltar depois; o relatório aparece no thread quando estiver pronto.
Quantos créditos ele usa?
De 5 a 50 créditos por execução, dependendo do escopo, em grande parte determinado por quantas páginas são lidas. A etapa de plano mostra o custo projetado em créditos antes de começar.
As fontes são confiáveis?
A MoClaw pontua as fontes durante a etapa de plano e pula domínios de baixa qualidade por padrão. Você pode sobrescrever a lista de fontes ou fixar domínios específicos antes de começar.
Posso fixar o Deep Research em domínios específicos?
Sim. Adicione 'rastreie apenas harvard.edu, nih.gov e arxiv.org' ao seu prompt e o planejador vai respeitar.
Como é o formato da saída?
Markdown com seções H2, links de fonte inline e um apêndice de trechos salvos. Você pode pedir um deck de slides, uma tabela ou um resumo curto no lugar.

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