# Agente de Pesquisa Profunda de Domínio IA

> Um agente de pesquisa IA avançado construído utilizando a estrutura Agno Agent, o modelo Qwen da Together AI e ferramentas Composio.

- Fonte: https://doutorai.pt/apps/ai-domain-deep-research-agent
- Categoria: Equipas de Agentes
- Dificuldade: Avançado
- Modelos: Qwen
- Frameworks: Agno
- Corre local?: Precisa de APIs cloud
- Chaves necessárias: COMPOSIO_API_KEY, TOGETHER_API_KEY
- Licença: Apache-2.0
- Site: Doutor AI (https://doutorai.pt) - ferramentas de IA para pequenos negócios em português

## Tutorial completo

# 🔍 AI Domain Deep Research Agent

### 🎓 TUTORIAL GRATUITO Passo a Passo 
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Um agente de pesquisa avançado em IA construído utilizando o framework Agno Agent, o modelo Qwen da Together AI e ferramentas Composio. Este agente ajuda os utilizadores a realizar pesquisas abrangentes sobre qualquer tópico, gerando perguntas de pesquisa, encontrando respostas através de múltiplos motores de busca e compilando relatórios profissionais com integração do Google Docs.

## Funcionalidades

- 🧠 **Geração Inteligente de Perguntas**:

  - Gera automaticamente 5 perguntas específicas de pesquisa sobre o teu tópico
  - Adapta as perguntas ao domínio que especificaste
  - Foca na criação de perguntas de sim/não para resultados de pesquisa claros
- 🔎 **Pesquisa Multi-Fonte**:

  - Utiliza Tavily Search para resultados web abrangentes
  - Aproveita o Perplexity AI para uma análise mais profunda
  - Combina múltiplas fontes para uma pesquisa completa
- 📊 **Geração de Relatórios Profissionais**:

  - Compila as descobertas de pesquisa num relatório ao estilo McKinsey
  - Estrutura o conteúdo com resumo executivo, análise e conclusão
  - Cria um Google Doc com o relatório completo
- 🖥️ **Interface Amigável**:

  - UI Streamlit limpa com fluxo de trabalho intuitivo
  - Acompanhamento de progresso em tempo real
  - Secções expansíveis para visualizar resultados detalhados

## Como Executar

1. **Configurar Ambiente**

```bash
   # Clone the repository
   git clone https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps.git
   cd advanced_ai_agents/single_agent_apps/ai_domain_deep_research_agent

   # Install dependencies
   pip install -r requirements.txt

   composio add googledocs
   composio add perplexityai
   ```

2. **Configura as Chaves da API**

   - Obtém a chave da API do Together AI em [Together AI](https://together.ai)
   - Obtém a chave da API do Composio em [Composio](https://composio.ai)
   - Adiciona estas chaves a um ficheiro `.env` ou insere-as na barra lateral da aplicação

3. **Executa a Aplicação**

```bash
   streamlit run ai_domain_deep_research_agent.py
   ```

## Utilização

1. Lança a aplicação utilizando o comando acima
2. Introduz as tuas chaves de API do Together AI e Composio na barra lateral
3. Insere o teu tópico de pesquisa e domínio na interface principal
4. Clica em "Gerar Questões de Pesquisa" para criar questões específicas
5. Revê as questões e clica em "Iniciar Pesquisa" para começar o processo de pesquisa
6. Uma vez concluída a pesquisa, clica em "Compilar Relatório Final" para gerar um relatório profissional
7. Vê o relatório na aplicação e acede a ele no Google Docs

## Detalhes Técnicos

- **Agno Framework**: Usado para criar e orquestrar agentes de IA
- **Together AI**: Fornece o modelo Qwen 3 235B para processamento avançado de linguagem
- **Composio Tools**: Integra motores de busca e funcionalidades do Google Docs
- **Streamlit**: Potencia a interface do utilizador com elementos interativos

## Exemplos de Casos de Uso

- **Pesquisa Académica**: Reúne rapidamente informações sobre tópicos académicos em várias disciplinas
- **Análise de Mercado**: Pesquisa tendências de mercado, concorrentes e desenvolvimentos da indústria
- **Pesquisa de Políticas**: Analisa implicações políticas e contexto histórico
- **Avaliação de Tecnologias**: Pesquisa tecnologias emergentes e o seu impacto potencial

## Dependências

- agno
- composio_agno
- streamlit
- python-dotenv

## Licença

Este projeto faz parte da coleção awesome-llm-apps e está disponível sob a Licença MIT.

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