En la era digital actual, la gestión y el análisis de grandes volúmenes de información se han convertido en un reto para estudiantes, investigadores y profesionales que buscan datos fiables y actualizados para sus trabajos. Cleverb.ee emerge como una solución innovadora para asistir en la generación de informes de investigación citados, aprovechando los avances recientes en inteligencia artificial y tecnologías de navegación automática. Cleverb.ee es un agente de investigación desarrollado en Python, que emplea modelos de lenguaje de última generación, como Claude y Gemini, para realizar una búsqueda inteligente, extracción, limpieza y síntesis de contenidos web en función de los temas de investigación propuestos por el usuario.
A través de una interfaz web interactiva, brinda una experiencia fluida y directa para quienes necesitan elaborar reportes fundamentados y fundamentados en fuentes confiables. Una de las características más destacadas de Cleverb.ee es su capacidad para interactuar con la web mediante Playwright, una herramienta que permite navegar y extraer contenido HTML de páginas web dinámicas con precisión. Este proceso automatizado permite que el agente recopile información actualizada sin necesidad de intervención manual en la búsqueda. Posteriormente, el contenido extraído es limpiado y convertido a un formato Markdown más legible, facilitando su análisis y procesamiento por los modelos de lenguaje integrados.
Esta limpieza es crucial para evitar datos residuales o distracciones que podrían afectar la calidad de la síntesis del informe. El motor principal de Cleverb.ee utiliza varios modelos de lenguaje configurables para diferentes propósitos dentro del flujo de trabajo. Por ejemplo, para la planificación y redacción final del informe, utiliza Gemini 2.5 Pro.
Para analizar avances durante la investigación y decidir los próximos pasos, emplea Gemini 2.5 Flash. Y para resumir contenido web intermedio con la finalidad de planificar las siguientes etapas de búsqueda, se apoya en Gemini 2.0 Flash. Adicionalmente, Cleverb.
ee integra el Model Context Protocol (MCP), una herramienta que permite ampliar sus capacidades mediante la incorporación de herramientas externas, optimizando así su versatilidad y adaptación a distintas necesidades de investigación. La eficiencia en el uso de recursos también ha sido un aspecto clave en el diseño de Cleverb.ee. Monitorea el uso de tokens durante las llamadas a modelos de lenguaje, proporcionando estimaciones de costes y asegurando un equilibrio entre la profundidad de contenido generado y el consumo computacional. Otro punto importante es la capacidad de almacenar y cachear los resultados de los modelos mediante NormalizingCache, una solución basada en SQLite que mejora el rendimiento y reduce costos, especialmente útil para investigaciones que requieren múltiples consultas o revisiones del reporte sin variar el contexto.
La configuración del sistema se administra principalmente a través de un archivo config.yaml, donde el usuario puede adaptar múltiples parámetros para personalizar el comportamiento del agente según sus necesidades y el contexto de investigación. En términos de compatibilidad, Cleverb.ee está plenamente probado y optimizado para sistemas macOS (incluyendo procesadores Intel y Apple Silicon mediante Rosetta 2), además de Linux, donde se aprovecha la detección GPU de NVIDIA para optimizar el rendimiento de modelos locales. Aunque Windows no es su foco principal, ofrece soporte limitado mediante Windows Subsystem for Linux (WSL).
El proyecto es completamente open source y está licenciado bajo la GNU Affero General Public License versión 3.0, lo que asegura que tanto desarrolladores como usuarios puedan contribuir y beneficiarse del avance colectivo, manteniendo la transparencia y calidad del software. A pesar de sus avanzadas capacidades, Cleverb.ee no es un sustituto del conocimiento experto. Como cualquier sistema basado en inteligencia artificial, puede presentar alucinaciones o errores en la generación de contenido, por lo que se recomienda siempre validar las fuentes y contrastar la información obtenida.
La comunidad y el ecosistema alrededor de Cleverb.ee también destacan por su dinamismo, con una base creciente de usuarios y colaboradores en GitHub, respaldando actualizaciones constantes, mejoras en la integración de modelos y optimizaciones en la interfaz de usuario. Para quienes buscan una herramienta que automatice el trabajo de investigación documental, Cleverb.ee representa un avance significativo que combina automatización, inteligencia artificial y flexibilidad técnica, haciendo más accesible y eficiente la generación de informes con citas fundamentadas. Finalmente, contar con una plataforma como Cleverb.
ee abre nuevas posibilidades para educadores, científicos y profesionales que necesitan simplificar el complejo proceso de investigar, interpretar y comunicar hallazgos, reduciendo el tiempo invertido en tareas manuales y mejorando la calidad de sus reportes finales.
