Skalowanie wyszukiwania AI z agentami oszczędza czas

Ręczny research sprawia, że firmy tracą pieniądze i rentowność.

Oto dlaczego:

1. To żmudne i powtarzalne zadanie, którego nikt nie lubi
2. Research pochłania mnóstwo czasu, a jak wiadomo — czas to pieniądz
3. Jakość i ilość zebranych informacji różnią się w zależności od osoby, która się tym zajmuje

Dotyczy to nas wszystkich. Każdy z nas spędził zdecydowanie za dużo czasu na szukaniu informacji w Google, choć przecież nie po to zostaliśmy zatrudnieni. (Według McKinsey poświęcamy 19% czasu na wyszukiwanie informacji^[4])

I właśnie tutaj przydają się AI Research Agents: pomagają skalować wyszukiwanie AI w arkuszu kalkulacyjnym. W tym poradniku omawiamy wszystko, co warto wiedzieć — od podstawowych pojęć po praktyczne zastosowania, które możesz wdrożyć już dziś.

📌 Podsumowanie dla zabieganych

Skalowanie wyszukiwania AI eliminuje powtarzalny research i ręczne kopiowanie danych do arkuszy. AI Research Agent od Datablist uruchamia Twój prompt badawczy dla każdego wybranego wiersza, przeszukuje internet i zapisuje odpowiedzi w kolumnach wynikowych.

Zacznij od nazw firm i ich stron internetowych, określ potrzebne fakty oraz adresy źródeł, a następnie sprawdź małą próbkę przed uruchomieniem większej partii. Jeśli potrzebujesz cyklicznych aktualizacji, użyj zaplanowanego Auto-Run. Zawsze weryfikuj dowody: wyniki AI mogą być niepełne lub błędne.

Tematy omówione w poradniku

• AI Research Agent i najważniejsze pojęcia
• Zastosowania AI Research Agent w lead generation
• Funkcje i ograniczenia AI Research Agent

Czym są AI Research Agents

Aby lepiej zrozumieć korzyści ze skalowania wyszukiwania AI, trzeba najpierw wyjaśnić, czym są AI Research Agents. Najłatwiej zrobić to, porównując wyszukiwanie AI z tradycyjnym wyszukiwaniem.

Tradycyjne wyszukiwanie

W ten sposób przez lata działały Google, Bing i inne wyszukiwarki. Nadal są bardzo przydatne. Problem w tym, że wyszukiwarki nie rozumieją dokładnie, czego potrzebujesz, ponieważ opierają się na:

1. Słowach kluczowych
2. Intencji stojącej za słowami kluczowymi
3. Kombinacjach słów kluczowych

Nie analizują Twojego celu ani się nad nim nie zastanawiają — próbują jedynie dopasować wyniki^[1].

Wyszukiwanie AI

Właśnie w tym kierunku zmierzają dziś wszystkie wyszukiwarki. Wyszukiwanie AI przypomina rozmowę z osobą, która próbuje znaleźć odpowiedzi, choć jeszcze ich nie zna.

Kiedyś AI po prostu zmyślała odpowiedź. Dziś potrafi wyszukiwać informacje — i radzi sobie z tym całkiem dobrze, ponieważ może:

1. Analizować Twoje nastawienie i intencję
2. Zrozumieć Twój cel
3. Sprawdzać różne podejścia

Największa zaleta wyszukiwania AI polega jednak na tym, że nie musisz samodzielnie znajdować, analizować i kopiować informacji, ponieważ AI odwiedza tysiące artykułów, publikacji i stron produktowych, a następnie wydobywa potrzebne dane za Ciebie.

Przykłady wyszukiwarek AI

• Claude
• Perplexity
• Google AI Mode
• ChatGPT search

Podsumowując: dzięki wyszukiwaniu AI nie musisz:

• Wpisywać wielu zapytań
• Szukać odpowiednich stron
• Otwierać wielu kart
• Samodzielnie wydobywać informacji
• Odwiedzać kolejnych witryn

Mimo wszystkich zalet wyszukiwania AI nadal ogranicza Cię jeden chatbot i jedno wyszukiwanie naraz.

Korzyści z AI Research Agent w Datablist

Wyobraź sobie, że chcesz ustalić:

• Kiedy powstała firma Anthropic AI
• Kto ją założył
• Jaki jest jej najnowszy produkt
• Jak użytkownicy Reddita zareagowali na jego premierę

Korzystając z tradycyjnej wyszukiwarki, musisz:

1. Przeprowadzić kilka wyszukiwań
2. Otworzyć wiele kart
3. Przeczytać artykuły
4. Ręcznie skopiować wszystkie informacje do arkusza

Dla jednej firmy zajmie to co najmniej pięć minut. Jeśli potrzebujesz takich informacji o 100 firmach, research potrwa 500 minut, czyli około 8,3 godziny.

Korzystając z wyszukiwania AI w chatbocie, musisz:

1. Wpisać zapytanie
2. Poczekać na odpowiedź
3. Skopiować informacje do arkusza

Przy dobrym prompcie proces zajmie około 3 minut. Jeśli jednak chcesz wykonać 100 takich wyszukiwań, oznacza to 300 minut, czyli 5 godzin researchu.

AI Research Agent od Datablist uruchamia ten sam prompt dla wybranych wierszy i zapisuje skonfigurowane wyniki w kolekcji. Zanim rozszerzysz partię, sprawdź niewielką próbkę.

Jest to możliwe, ponieważ AI Research Agents w Datablist:

1. Uruchamiają wyszukiwanie AI w arkuszu
2. Eliminują ręczne kopiowanie danych
3. Nie zmuszają Cię do rozpoczynania każdego zadania od zera, jak chatbot

To wszystko działa, ponieważ AI Research Agents w Datablist zaprojektowano z myślą o skalowaniu wyszukiwania AI.

Ma to ogromne znaczenie, ponieważ:

1. Agent traktuje każdy wiersz arkusza jako nowe zapytanie, dzięki czemu nie obciąża pamięci kontekstu
2. Wstawia właściwości z każdego wiersza do skonfigurowanego promptu
3. Oprócz LLM agent AI korzysta z wielu narzędzi potrzebnych do realizacji zadania

📘 Wyszukiwanie AI w chatbotach a Datablist

Wyszukiwanie AI w chatbotach takich jak Claude czy ChatGPT nie różni się zasadniczo od rozwiązania Datablist — każde z nich oferuje większe możliwości niż tradycyjny LLM.

Najważniejsza różnica polega na tym, że AI Research Agents w Datablist mogą wykonywać to samo zadanie badawcze dla całych list rekordów, podczas gdy chatboty są ograniczone do jednego wyszukiwania naraz.

AI Research Agent w Datablist — cyfrowy scyzoryk

W Datablist AI Research Agent nie jest jedynie wyszukiwarką. To wielofunkcyjne narzędzie do skalowania wyszukiwania AI. Możesz wyobrazić go sobie jako Claude, Perplexity lub ChatGPT działający bezpośrednio w arkuszu, który:

1. Przeszukuje Google i Google News
2. Odwiedza strony internetowe
3. Przechodzi przez kolejne strony wyników
4. Realizuje zadania wieloetapowe
5. Wykonuje wywołania API
6. Wydobywa informacje
7. …

To właśnie umiejętność wyboru odpowiednich narzędzi na każdym etapie zadania — na podstawie Twojego promptu — sprawia, że AI Research Agent od Datablist jest najlepszym narzędziem do wyszukiwania AI na całej liście.

To jak własny researcher — tylko szybszy, dokładniejszy i bardziej konsekwentny.

AI Processors a AI Research Agent

Aby jeszcze lepiej wyjaśnić działanie AI Research Agents, porównajmy je z alternatywnym rozwiązaniem, czyli AI processor.

AI Processors

Większość z nas korzystała kiedyś z rozszerzenia AI do Excela lub Google Sheets. Są to proste aplikacje wykorzystujące API modelu LLM do pracy w kontrolowanym środowisku — na przykład w arkuszu Excela.

Jak wskazuje nazwa, systemy te przetwarzają dane. Są zoptymalizowane do pracy z informacjami, które już masz, bez opuszczania danego środowiska. Najczęściej służą do:

1. Przekształcania danych
2. Czyszczenia danych
3. Edycji danych

AI Research Agents

W przeciwieństwie do AI processors, AI Research Agents — takie jak te dostępne w Datablist — są autonomicznymi systemami działającymi w określonych granicach i zaprojektowanymi do interakcji ze światem zewnętrznym^[3]. One również używają LLM, ale łączą je z dodatkowymi narzędziami. Dzięki temu mogą:

• Przeglądać internet
• Realizować zadania wieloetapowe
• Zbierać informacje z różnych źródeł
• …i wiele więcej

💡 Proste wyjaśnienie

AI Research Agents to systemy prowadzące research na dużą skalę, aby znajdować i pozyskiwać dane zewnętrzne. AI processors pomagają natomiast pracować z danymi, które już masz.

Dlaczego warto korzystać z AI Research Agent

Wiele osób dostrzega znaczenie AI Research Agent dopiero po pierwszym użyciu. Dlatego pokażemy korzyści ze skalowania wyszukiwania AI na przykładzie najpopularniejszego zastosowania: tworzenia list do lead generation.

Problem

W lead generation najczęściej występują dwa problemy:

1. Zbyt mało odpowiedzi
2. Zbyt duża konkurencja

Każdy chce zdobywać leady, każdy prowadzi cold outreach, a wiele osób nie rozumie, że liczy się przede wszystkim trafność, a nie sztuczna personalizacja. Trafności nie da się osiągnąć przy użyciu generycznych danych, co oznacza, że:

↳ Gdy korzystasz wyłącznie z baz B2B i prostych scraperów

↳↳ Używasz tych samych danych co wszyscy

↳↳↳ Rywalizujesz o tę samą pulę potencjalnych klientów

↳↳↳↳ I korzystasz z dokładnie tych samych informacji

W efekcie Twoja wiadomość od początku jest niedopasowana.

Rozwiązanie

Rozwiązanie problemu zwykle zaczyna się od zrozumienia jego przyczyny. Skoro jest już jasna, zobaczmy, jak zwiększyć trafność wiadomości, aby:

1. Otrzymywać więcej odpowiedzi
2. Wyjść poza bezpośrednią rywalizację

Rozwiązanie jest proste: usuń problem niedopasowania. Jak?

↳ Skaluj wyszukiwanie AI

↳↳ Zdobywaj dane, które naprawdę mają znaczenie

↳↳↳ Wyróżnij się w skrzynce odbiorczej odbiorcy

Wiele osób już o tym wie, dlatego ręcznie analizuje potencjalnych klientów i tworzy hiperpersonalizowane wiadomości. Można to jednak zrobić łatwiej i szybciej.

Skalowanie researchu potencjalnych klientów

Zastanów się przez chwilę: Twoi potencjalni klienci nie są aż tak wyjątkowi i zwykle niewiele się od siebie różnią. Moi również. Wynika to z tego, że do kwalifikacji prospektów zawsze szukamy podobnych danych i cech, określanych również jako definicja ICP.

Te same informacje, które pozwalają zdefiniować ICP, zwykle pomagają też stworzyć trafną wiadomość. Dlatego zyskujesz przewagę, gdy pozyskujesz je poprzez własny research, zamiast pobierać z gotowych baz.

Jeśli masz listę tysięcy firm, do których chcesz dotrzeć, najlepszym rozwiązaniem jest skalowanie wyszukiwania AI, aby masowo pozyskiwać trafne i dokładne informacje.

Oczywiście skalowanie wyszukiwania AI przydaje się nie tylko przy budowaniu list leadów. W następnej sekcji znajdziesz inne pomysły na jego wykorzystanie.

Zastosowania AI Research Agent

Możliwości AI Research Agent są niemal nieograniczone. Możesz wykorzystać go do wszystkiego, do czego służy wyszukiwanie AI — tylko na znacznie większą skalę. Zacznijmy od najpopularniejszych i najskuteczniejszych zastosowań.

P.S. Datablist oferuje także gotowe szablony, które maksymalnie ułatwiają rozpoczęcie pracy.

• Kontekstowe wyszukiwanie domen: Sama nazwa firmy czasami nie wystarcza, aby znaleźć właściwą stronę. Nazwy takie jak „Apollo sp. z o.o.” czy „Pioneer GmbH” mogą odnosić się do tysięcy podmiotów. Po dodaniu kontekstu, na przykład branży lub lokalizacji, AI Research Agent przeprowadzi precyzyjne wyszukiwanie i zidentyfikuje właściwą domenę — tak jak zrobiłby to człowiek.
• Scraping case studies: AI Research Agent może odwiedzić strony firm z listy, znaleźć sekcje z case studies lub portfolio i wydobyć najważniejsze informacje, takie jak nazwa klienta czy szczegóły projektu.
• Pozyskiwanie danych produktów z Amazon: Jeśli masz listę produktów z Amazon, AI Research Agent od Datablist może automatycznie wydobyć ich szczegółowe dane.

Bez skalowalnego wyszukiwania AI każde z tych zadań zajęłoby wiele godzin. Jeśli chcesz wykorzystać AI Research Agent do któregoś z nich, skorzystaj z odpowiedniego poradnika:

1. Jak znaleźć domenę na podstawie nazwy firmy
2. Jak scrapować case studies
3. Jak wydobywać dane produktów z Amazon

Niestandardowe zastosowania naszych klientów

Poza gotowymi szablonami nasi klienci wykorzystują AI Research Agent do najróżniejszych, niestandardowych zadań badawczych. Jedynym realnym ograniczeniem jest kreatywność. Oto kilka szczególnie ciekawych przykładów:

• Odkrywanie najnowszych publikacji naukowych: Wyszukiwanie linków do najnowszych prac lub publikacji udostępnionych przez konkretną firmę albo instytucję badawczą.
• Znajdowanie pracowników niewymienionych na LinkedIn: Odkrywanie członków zespołu na stronach firmowych, w komunikatach prasowych, listach prelegentów konferencji itp.
• Identyfikowanie osób, które po raz pierwszy zostały CEO: Analiza historii kariery lidera, aby ustalić, czy po raz pierwszy pełni funkcję CEO.
• Ustalanie struktury własności szpitala: Sprawdzanie, czy placówka medyczna jest własnością prywatną czy publiczną.
• Monitorowanie najnowszych wzmianek w mediach: Ustalanie, czy firma pojawiła się ostatnio w artykułach, komunikatach prasowych lub publikacjach branżowych.

Skoro omówiliśmy już praktyczne zastosowania, przejdźmy do konkretnych funkcji i ograniczeń AI Research Agent.

💡 Jedynym ograniczeniem jest kreatywność

Przykłady z tego artykułu to zaledwie ułamek możliwości AI Research Agent. Jeśli masz pomysł, pomożemy Ci przygotować prompt, który pozwoli go zrealizować.

Funkcje i ograniczenia AI Research Agent

Aby skutecznie korzystać z narzędzia, trzeba wiedzieć, co potrafi, a czego nie. Poniżej znajdziesz konkretny przegląd możliwości i ograniczeń AI Research Agent od Datablist.

Jeśli chcesz porównać platformy, przewodnik po alternatywach dla Claygent oddziela udokumentowane workflow od wyników zmierzonych na próbkach oraz pokazuje, jak porównywać koszt zaakceptowanych odpowiedzi.

Co potrafi AI Research Agent

AI Research Agent od Datablist został zaprojektowany tak, aby odtwarzać i automatyzować pracę człowieka prowadzącego research. Może na przykład:

1. Skalować wyszukiwanie AI: Wykonywać niestandardowe zapytania badawcze dla całych arkuszy.
2. Oceniać jakość informacji: Agent analizuje i ocenia trafność znalezionych informacji, odfiltrowuje szum i koncentruje się na tym, co ważne.
3. Podawać wynik pewności: Do każdego rezultatu AI Research Agent od Datablist przypisuje wynik pewności od 0 do 100. Pomaga to szybko wskazać najbardziej wiarygodne ustalenia, co jest szczególnie cenne przy złożonym researchu.
4. Realizować zadania wieloetapowe: Możesz wyznaczyć agentowi złożony cel wymagający kilku kroków, na przykład: „Znajdź stronę kariery, wyszukaj stanowiska marketingowe, wydobądź nazwy stanowisk i podsumuj opisy”.
5. Rozumieć kontekst: Agent nie ogranicza się do dopasowywania słów kluczowych. Rozumie podany kontekst, dzięki czemu odróżnia firmy o podobnych nazwach i znajduje informacje, które nie zostały zapisane wprost.
6. Wydobywać konkretne dane: Możesz polecić agentowi pozyskanie bardzo precyzyjnych informacji ze strony, na przykład misji firmy z sekcji „O nas” albo parametrów produktu z Amazon.
7. Tworzyć dopasowane odpowiedzi: Zamiast zwracać wyłącznie surowe dane, agent może syntetyzować informacje i odpowiadać na konkretne pytania, na przykład: „Czy ta firma ma zakład produkcyjny w Niemczech?”.

Jak każde narzędzie, AI Research Agent ma również ograniczenia. Ich znajomość pozwala właściwie określić oczekiwania i tworzyć skuteczne workflow.

1. Scraping danych za ekranem logowania: Agent nie ma dostępu do informacji chronionych nazwą użytkownika i hasłem. Dotyczy to prywatnych profili w social mediach, forów dla członków oraz wewnętrznych paneli firmowych.
2. Dostęp do niektórych stron: Część witryn stosuje zaawansowane zabezpieczenia blokujące automatyczne narzędzia i scrapery. Agent uzyskuje dostęp do zdecydowanej większości publicznego internetu, ale nieliczne, silnie chronione serwisy mogą go zablokować.
3. Gwarancja stuprocentowej dokładności: AI Research Agent osiąga wysoką dokładność i podaje wyniki pewności, ale nadal jest systemem AI. Sporadycznie może błędnie zinterpretować informacje lub pominąć istotny niuans — zwłaszcza gdy zadanie wymaga więcej niż 5–6 kroków.
4. Obsługa formularzy i CAPTCHA: Agent nie może wypełniać formularzy internetowych, przesyłać danych ani rozwiązywać CAPTCHA. Służy do odczytywania i wydobywania informacji, a nie do interaktywnych działań w internecie.

Skalowanie wyszukiwania AI w arkuszu jest już możliwe. Po co więc nadal szukać ręcznie?

Ręczny research to wąskie gardło, które obniża produktywność i prowadzi do niespójnych wyników.

AI Research Agents rozwiązują ten problem, automatyzując zbieranie danych. Jeśli potrzebne informacje nie są bardzo zniuansowane i nie wymagają za każdym razem weryfikacji przez człowieka, prawdopodobnie warto użyć agenta AI i prowadzić research na dużą skalę.

Dzięki AI Research Agents wykonującym złożone, wieloetapowe zadania możesz:

• Zdobywać dane, które mają znaczenie: Skalować wyszukiwanie AI na tysiące wierszy
• Oszczędzać setki godzin: Automatyzować pracę, która wcześniej zajmowała całe tygodnie
• Personalizować komunikację: Zbierać unikalne dane, dzięki którym trudno zignorować Twój outreach
• Budować lepsze listy leadów: Kwalifikować potencjalnych klientów według kryteriów niedostępnych w żadnej bazie
• Pozyskiwać dane z dowolnych stron: Scrapować listy witryn za pomocą języka naturalnego, bez kodowania

Twoja konkurencja nie śpi, nasza również — i my też nie śpimy.

Narzędzia już istnieją. Teraz liczy się to, kto najlepiej je wykorzysta!

FAQ: skalowanie wyszukiwania AI

Czy obsługa AI Research Agent jest trudna?

Nie. Na platformach takich jak Datablist nie potrzebujesz żadnych szczególnych umiejętności — wystarczy opisać, czego oczekujesz. Udostępniamy również gotowe szablony do popularnych zastosowań, takich jak wyszukiwanie case studies czy kontekstowe wyszukiwanie domen. Przy niestandardowych zadaniach wystarczy prosty prompt napisany naturalnym językiem.

Czy AI Research Agent znajduje dane kontaktowe?

Nie. AI Research Agent służy do researchu internetowego i wydobywania danych ze stron. Do wyszukiwania adresów e-mail i numerów telefonów Datablist oferuje wyspecjalizowane narzędzia enrichment, takie jak Waterfall Email Finder, który łączy wielu dostawców danych, aby zmaksymalizować pokrycie.

Czym AI Research Agent różni się od ChatGPT?

Oba rozwiązania korzystają z dużych modeli językowych, ale pełnią inne funkcje. ChatGPT to konwersacyjna AI zaprojektowana do odpowiadania na pytania na podstawie danych treningowych. AI Research Agent jest narzędziem wykonawczym, które może aktywnie przeglądać aktualny internet, odwiedzać konkretne strony i wydobywać nowe informacje w czasie rzeczywistym, aby zrealizować zadanie.

Czym jest AI Research Agent?

AI Research Agent to autonomiczny system, który rozumie cel, przegląda internet i prowadzi wieloetapowy research, aby znajdować, wydobywać i syntetyzować informacje. W przeciwieństwie do prostego scrapera rozumie kontekst i potrafi dostosować sposób działania do złożonego celu.

Jak napisać dobry prompt dla AI Research Agent?

Najlepsze prompty są jasne, konkretne i zawierają odpowiedni kontekst. Skorzystaj z prostego schematu:

1. Określ cel: Jasno opisz, co agent ma znaleźć.
2. Dodaj kontekst: Podaj punkt wyjścia, na przykład stronę firmy.
3. Ustal ograniczenia: Powiedz agentowi, co ma robić, a czego nie powinien robić, np. „Podaj wyłącznie nazwę projektu, bez wstępu i wyjaśnień”.
4. Zdefiniuj wynik: Wskaż dokładny format oczekiwanych danych.

Jak uruchomić wyszukiwanie AI dla całej listy?

Aby przeszukać całą listę za pomocą AI, użyj narzędzia takiego jak AI Research Agent od Datablist, które uruchamia wyszukiwanie podobne do ChatGPT bezpośrednio w arkuszu. Prześlij dane, napisz prompt określający, co należy znaleźć, a agent automatycznie wykona to samo zapytanie badawcze dla każdego wiersza. Eliminuje to ręczne kopiowanie i pozwala skalować wyszukiwanie podobne do Perplexity na tysiące rekordów jednocześnie.

Czy można skalować wyszukiwanie AI?

Tak. Skalowanie wyszukiwania AI jest możliwe dzięki AI Research Agents od Datablist, które działają bezpośrednio w arkuszu. Nie musisz już wykonywać każdego wyszukiwania osobno w chatbocie, ponieważ agenci uruchamiają to samo kontekstowe zapytanie dla całych list — nawet do 100 tys. rekordów. Zadanie, które wymagałoby wielu godzin ręcznej pracy w ChatGPT, zmienia się w kilka minut zautomatyzowanego i spójnego researchu.

Jak uruchomić wyszukiwanie podobne do Perplexity w arkuszu?

Wyszukiwanie podobne do Perplexity możesz uruchomić w arkuszu za pomocą AI Research Agent od Datablist. Agent automatycznie przegląda internet, odwiedza strony i wydobywa informacje dla każdego wiersza. Wystarczy dostarczyć dane oraz jasny prompt opisujący, czego szukasz. Każdy wiersz jest traktowany jako osobne wyszukiwanie kontekstowe, co zapewnia spójne wyniki bez ręcznej pracy.

Źródła

• [1] Analiza porównawcza pokazująca, że tradycyjne wyszukiwarki opierają się głównie na dopasowaniu słów kluczowych i mają trudności ze zrozumieniem zniuansowanych intencji, podczas gdy wyszukiwanie oparte na AI wykorzystuje machine learning do tworzenia trafniejszych wyników uwzględniających kontekst

• [2] Publikacja NBER „Shifting Work Patterns with Generative AI”, która pokazuje znaczący wzrost produktywności i oszczędność czasu po wdrożeniu narzędzi generatywnej AI przez pracowników umysłowych w sześciomiesięcznym eksperymencie terenowym z udziałem ponad 7000 osób

• [3] Publikacja naukowa ArXiv „Agent Q: Advanced Reasoning and Learning for Autonomous AI Agents”, która pokazuje, jak agenci AI prowadzą wieloetapowe rozumowanie i autonomicznie podejmują decyzje w interaktywnych środowiskach, wykraczając poza tradycyjne, statyczne systemy AI

• [4] Według szacunków McKinsey Global Institute pracownicy umysłowi poświęcają około 19% czasu na wyszukiwanie i gromadzenie informacji

Zaplanowany research w arkuszu

Auto-Run wymaga kolekcji zsynchronizowanej z chmurą oraz dostępu do automatyzacji w Twoim planie. Przy cyklicznym researchu firm zacznij od jednego wiersza na firmę oraz właściwości takich jak Company, Website i Country. Użyj strony internetowej i kraju jako kontekstu, aby zmniejszyć ryzyko pomylenia firm o tej samej nazwie.

1. Skonfiguruj AI Research Agent w kolekcji i zadaj precyzyjne pytanie badawcze, na przykład o najnowszy publicznie ogłoszony produkt firmy.
2. Zdefiniuj pola wynikowe dla ustalenia, daty publikacji oraz adresu URL źródła. Poleć agentowi pozostawienie pustego pola, gdy brakuje dowodów, zamiast zgadywania.
3. Uruchom zadanie na małej próbce i otwórz adresy źródłowe, aby sprawdzić ustalenia przed rozszerzeniem partii.
4. Skonfiguruj zaplanowany Auto-Run, określając częstotliwość, strefę czasową, filtry oraz jednoznaczną regułę obsługi istniejących wartości wynikowych. Aby odświeżyć dane, trzeba zezwolić na zastąpienie odpowiednich starych wyników — uzupełnianie wyłącznie pustych pól ich nie zaktualizuje.
5. Po każdym uruchomieniu sprawdź błędy, brakujące źródła i nieaktualne ustalenia. Wynik pewności modelu nie zastępuje weryfikacji dowodów.

W zadaniu dotyczącym ogłoszenia produktu użyj poniższego promptu z właściwościami Company, Website i Country:

W sekcji Expected Outputs dodaj Finding i Publication Date jako Text, a Source URL jako Url. Przypisz każde pole do osobnej właściwości kolekcji. Typ Text zachowuje datę w oryginalnym zapisie, dzięki czemu przed konwersją możesz sprawdzić niejednoznaczne formaty.

W partii testowej otwórz każde zwrócone ogłoszenie i porównaj nazwę produktu oraz datę z przypisanymi polami. Strona główna bez daty powinna pozostawić pole daty publikacji puste. Znalezienie jednego ogłoszenia nie dowodzi, że nie istnieje nowsza, niedostępna strona.

Zapoznaj się z dokumentacją Auto-Run, aby poznać reguły triggerów i wyników. Zaplanowany research aktualizuje przypisane właściwości. Nie zakładaj, że zachowuje pełną, niezmienną historię wszystkich wcześniejszych odpowiedzi. Jeśli potrzebujesz ścieżki audytowej, przechowuj eksporty z datami lub utwórz osobny workflow historii.

Nie istnieje uniwersalny czas realizacji partii. Wpływają na niego dostępność stron, liczba etapów researchu, wybrany model oraz kredyty. Przed zaplanowaniem dużego, cyklicznego procesu przetestuj reprezentatywną próbkę.