search Recherche-Agent

KI-Agent für
Recherche

Ein autonomer Agent, der rund um die Uhr recherchiert und das Web überwacht. Open Source. Läuft auf eigener VM. Keine API-Schlüssel für die Inferenz.

Das Web verändert sich schneller, als irgendjemand lesen kann. Wettbewerber-Preise ändern sich über Nacht. Neue Regulierungen werden ohne Vorankündigung veröffentlicht. Forschungsarbeiten erscheinen um 2 Uhr morgens auf arXiv. GitHub-Repos, von denen Sie abhängen, veröffentlichen Breaking Changes, während Sie in Meetings sind.

Sie brauchen einen Open-Source-KI-Recherche-Agenten, der überwacht, was wichtig ist, und Ihnen sagt, was sich geändert hat und warum.

Zwei Modi, ein Agent

science Tiefenrecherche

Geben Sie dem Agenten ein Thema und er recherchiert. Er sucht im Web, ruft Seiten ab, analysiert sie, zieht Schlüsse, folgt relevanten Links und erstellt einen strukturierten Bericht mit Quellenangaben.

Anders als eine einfache Chat-Anfrage kann der Agent ein Thema methodisch bearbeiten. Er kann suchen, ein Ergebnis lesen, feststellen, dass er mehr Kontext braucht, erneut suchen und eine Antwort in mehreren Schritten aufbauen. Er hat Zugriff auf sein eigenes Dateisystem und schreibt Zwischennotizen und kompiliert einen Abschlussbericht.

track_changes Kontinuierliches Monitoring

Definieren Sie, was der Agent überwachen soll, und er prüft nach einem wiederkehrenden Zeitplan über das Heartbeat-System. Bei jedem Zyklus ruft der Agent die von Ihnen angegebenen Quellen ab, vergleicht den aktuellen Stand mit seinem bisherigen Wissen, analysiert die Änderungen und benachrichtigt Sie, wenn etwas Ihre Aufmerksamkeit verdient.

Das macht den Agenten zu einem autonomen Web-Monitoring-Tool, das nicht nur Diffs erkennt, sondern sie versteht. Eine Preissenkung auf der Seite eines Wettbewerbers ist nicht nur "Text hat sich in Zeile 47 geändert". Der Agent kann Ihnen sagen: "Wettbewerber X hat sein Pro-Angebot von 49 $ auf 29 $/Monat gesenkt und ein neues Enterprise-Tier hinzugefügt."

Wie es funktioniert

1

Agent erstellen

Registrieren Sie sich auf app.liberclaw.ai und erstellen Sie einen neuen Agenten. Das Gratis-Paket gibt Ihnen 2 Agenten ohne Kreditkarte. Ihr Agent bekommt eine eigene dedizierte VM mit persistentem Dateisystem und Datenbank.

2

Definieren, was recherchiert oder überwacht werden soll

Schreiben Sie eine Skill-Datei (SKILL.md), die dem Agenten sagt, was er tun soll. Für Tiefenrecherche beschreiben Sie das Thema und das Ausgabeformat. Für kontinuierliches Monitoring listen Sie die zu verfolgenden Quellen und Kriterien auf.

3

Deployen

Klicken Sie auf Deployen. LiberClaw holt eine Maschine aus dem Pool vorgewärmter VMs und bringt Ihren Agenten in unter 5 Minuten online. Die meisten Deployments sind in Sekunden fertig.

4

Der Agent arbeitet

Ihr Agent läuft kontinuierlich. Das Heartbeat-System löst ihn in regelmäßigen Intervallen aus, um seine Monitoring-Ziele zu prüfen. Zwischen den Heartbeats können Sie mit dem Agenten chatten, einmalige Recherchen anfragen oder die Monitoring-Kriterien anpassen. Alles, was er lernt, wird im persistenten Speicher abgelegt.

Anwendungsbeispiele

payments Wettbewerber-Preisüberwachung

Deployen Sie einen Agenten, der wöchentlich die Preisseiten Ihrer Wettbewerber prüft. Er speichert vorherige Preise im Gedächtnis, vergleicht sie mit dem aktuellen Stand und verfasst eine Änderungszusammenfassung. Bei signifikanten Preissenkungen sendet der Agent eine sofortige Benachrichtigung per Telegram.

school Akademische Publikationsüberwachung

Richten Sie den Agenten auf arXiv-Kategorien, Google-Scholar-Benachrichtigungen oder Journal-RSS-Feeds. Bei jedem Heartbeat-Zyklus prüft er auf neue Veröffentlichungen, liest Abstracts und markiert Arbeiten, die zu Ihren Forschungsinteressen passen. Tägliche Zusammenfassung mit Titeln, Autoren und Relevanz.

newspaper Branchen-Presseschau

Der Agent sucht jeden Morgen nach Nachrichten in Ihrer Branche, liest die Top-Ergebnisse, filtert den Lärm und sendet per Telegram eine strukturierte Zusammenfassung, bevor Ihr Tag beginnt. Über die Zeit lernt er, welche Quellen und Themen Sie interessieren.

code GitHub-Release-Tracking

Verfolgen Sie 20+ Repositories, von denen Ihr Team abhängt. Wenn eine neue Version erscheint, liest der Agent das Changelog, fasst Breaking Changes und neue Features zusammen und erstellt einen Bericht. Keine Breaking Changes mehr, die erst in der Produktion entdeckt werden.

Vergleich mit Alternativen

LiberClaw GPT Researcher Huginn Browse AI changedetection.io
KI-Reasoning check_circle check_circle BYOK close Begrenzt close
Kontinuierliches Monitoring check_circle close Einmalig check_circle check_circle check_circle
Läuft 24/7 unbeaufsichtigt check_circle Dedizierte VM close Lokal Self-Hosted check_circle SaaS Self-Hosted
Open Source check_circle check_circle check_circle close check_circle
Persistenter Speicher check_circle close close close close
Ohne externen API-Schlüssel check_circle close N/A N/A N/A
Einrichtungszeit Unter 5 Min Minuten (lokal) Stunden (Docker) Minuten Minuten (Docker)
Infra zu verwalten Keine Ihre Maschine Ihr Server Keine (SaaS) Ihr Server

GPT Researcher ist leistungsstark für einmalige Recherche, erfordert aber eigene API-Schlüssel und läuft als lokaler Prozess. Keine Persistenz zwischen Durchläufen und kein Monitoring.

Huginn ist eine leistungsstarke selbstgehostete Agenten-Plattform mit ausgereiftem Scheduling, aber seine Agenten sind regelbasierte Skripte, keine KI. Sie erkennen, dass sich eine Seite geändert hat, können aber nicht über die Bedeutung der Änderung nachdenken.

changedetection.io ist hervorragend zum Erkennen von Diffs auf Webseiten. Was es nicht kann, ist über die Änderungen nachzudenken. Es sagt Ihnen, dass sich etwas geändert hat. Ein LiberClaw-Agent sagt Ihnen, was sich geändert hat und ob es wichtig ist.

Bekannte Einschränkungen

info Websuche erfordert einen Brave-API-Schlüssel. Der Agent nutzt die Brave Search API für die Websuche. Sie müssen einen BRAVE_API_KEY zu den Secrets Ihres Agenten hinzufügen. Ohne ihn kann der Agent weiterhin spezifische URLs abrufen, aber keine allgemeinen Websuchen durchführen.
info Monitoring-Frequenz hängt vom Heartbeat-Intervall ab. Der Agent prüft seine Ziele, wenn der Heartbeat auslöst, nicht in Echtzeit. Wenn Sie sekundengenaue Erkennung benötigen, ist ein spezialisiertes Tool wie changedetection.io möglicherweise besser geeignet.
info KI-Reasoning ist nicht unfehlbar. Der Agent kann Seiteninhalte falsch interpretieren, relevante Änderungen übersehen oder falsche Schlüsse ziehen. Er spart Stunden manueller Arbeit, ersetzt aber nicht Ihr Urteilsvermögen bei kritischen Entscheidungen.
info Fähigkeiten offener Modelle. LiberClaw nutzt offene Modelle (Qwen3 Coder, GLM-4.7) über LibertAI. Das sind leistungsstarke Modelle, aber sie erreichen nicht unbedingt die größten proprietären Modelle bei jeder Aufgabe. Für die meisten Recherche- und Monitoring-Fälle funktionieren sie gut.

Häufig gestellte Fragen

Was ist ein KI-Recherche-Agent?

Ein KI-Recherche-Agent ist eine Software, die autonom im Web suchen, Inhalte lesen und analysieren und strukturierte Rechercheergebnisse ohne schrittweise menschliche Anleitung produzieren kann. Anders als ein Chatbot, der eine einzelne Frage beantwortet, kann ein Recherche-Agent eine mehrstufige Untersuchung planen, Informationen aus mehreren Quellen sammeln und seine Erkenntnisse in einem Bericht zusammenfassen. LiberClaw-Recherche-Agenten laufen auf eigenen VMs und können kontinuierlich arbeiten, indem sie einmalige Tiefenrecherche mit laufendem Web-Monitoring kombinieren.

Wie überwacht man Websites mit KI?

Mit LiberClaw deployen Sie einen Agenten und geben ihm eine Skill-Datei, die die zu überwachenden URLs oder Themen und die Suchkriterien auflistet. Der Agent nutzt sein Heartbeat-System, um nach einem wiederkehrenden Zeitplan zu prüfen. Wenn er Änderungen erkennt, liest er nicht nur den Diff, sondern den neuen Inhalt, vergleicht ihn mit seinem Wissen aus dem persistenten Speicher und verfasst eine Zusammenfassung, die erklärt, was sich geändert hat und ob es relevant ist. Sie können die Ergebnisse per Telegram erhalten oder auf dem Dateisystem des Agenten speichern.

Was ist die beste Open-Source-Alternative zu OpenAI Deep Research?

OpenAIs Deep Research kostet 200 $/Monat und führt mehrstufige Webrecherchen durch. GPT Researcher ist eine beliebte Open-Source-Option, erfordert aber eigene API-Schlüssel und läuft als lokaler Prozess ohne Persistenz oder Monitoring. LiberClaw bietet einen deploybaren Open-Source-KI-Recherche-Agenten, der auf eigener VM mit persistentem Speicher läuft, offene Modelle über LibertAI nutzt (keine externen API-Schlüssel für die Inferenz) und neben einmaliger Recherche auch kontinuierliches Monitoring bietet.

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