Claro

Was ist Claro (Research Agents)?

Claro Research Agents sind ein KI-Recherchetool, das manuelle Recherchearbeiten direkt in einer Tabelle automatisiert. Der Agent kann Datensätze generieren und anreichern, Unternehmen recherchieren, Änderungen wie Preise überwachen und strukturierte Daten aus Dokumenten extrahieren – mit Ausgaben, die für nachgelagerte Nutzung strukturiert sind.

Die Seite positioniert Research Agents als „standalone“ (unabhängig nutzbar), aber „stärker in Claro“, wo sie mit einem bestehenden „Master-Table“-Workflow ausgerichtet werden können. Der Kernzweck ist, Rechercheergebnisse strukturiert, nachverfolgbar und im selben Datensatz bereitzustellen, den Teams bereits nutzen.

Wichtige Funktionen

• Native Tabellen-Workflow (vom Datensatz aus starten): Beginnen Sie mit einem importierten CSV, Lieferantenkatalog, generierten Datensatz oder einer leeren Tabelle, damit Rechercheergebnisse in derselben tabellarischen Struktur bleiben.
• Zeilenbasierte Ausführung mit Skalierungssteuerung: Fügen Sie eine Spalte hinzu, definieren Sie die Aufgabe und führen Sie sie über kleine Stichproben (z. B. 10 Zeilen) oder sehr große Mengen (z. B. 100.000 Zeilen) aus – ohne Toolwechsel.
• Listen generieren und anreichern: Scannen Sie Quellen (einschließlich Websites, wie beschrieben), um Listen mit strukturierten Datenpunkten anzureichern.
• Dokumentenverarbeitung für strukturierte Extraktion: Laden Sie PDFs oder Verträge hoch, um strukturierte Daten in tabellenfertige Felder zu extrahieren.
• Überwachung von Preis-/Verfügbarkeitsänderungen: Verfolgen Sie Preise, Verfügbarkeit und Änderungen über Quellen in Echtzeit (wie beschrieben), um Datensätze aktuell zu halten.
• Klassifikation und Tagging: Automatische Kategorisierung und Markierung mit benutzerdefinierter Logik direkt in der Tabelle.
• Claro-verbundener Modus für entitätsbewusste Ausgaben: Verbunden mit Claro ist der Agent entitätsbewusst und an kanonische IDs ausgerichtet, mit Synchronisation zu Systemen wie ERP, PIM, E-Commerce und Analytics; zudem mit Governance durch Audit-Trails und Review-Queues.

So verwenden Sie Claro (Research Agents)

1. Tabelle erstellen oder importieren: Beginnen Sie mit einem importierten CSV, Lieferantenkatalog, generierten Datensatz oder einer leeren Tabelle in Claro.
2. Rechercheaufgabe wählen: Wählen Sie eine Agentenfunktion wie Listenanreicherung, Dokumentenverarbeitung/Extraktion, Klassifikation/Tagging oder Überwachung.
3. Kriterien definieren und ausführen: Fügen Sie eine Spalte für die gewünschte Ausgabe hinzu, beschreiben Sie Aufgabe/Kriterien in natürlicher Sprache (wo zutreffend) und führen Sie den Agenten über die ausgewählten Zeilen aus.
4. Strukturierte Ausgaben prüfen: Nutzen Sie die Tabellenergebnisse und (bei Claro-Verbindung) Traceability- und Governance-Funktionen wie Audit-Trails und Review-Queues, bevor Sie nachgelagerte Updates finalisieren.

Anwendungsfälle

• Listenanreicherung für operative Recherche: Bereichern Sie eine bestehende Liste mit strukturierten Datenpunkten durch Scannen relevanter Websites – Ergebnisse bleiben im gleichen Tabellenformat.
• Unternehmensrecherche und Datensatzerweiterung: Recherchieren Sie Unternehmen nach Ihren Kriterien und generieren Sie angereicherte, verifizierte Datensatzzeilen statt unstrukturierter Textausgaben.
• Preis- und Verfügbarkeitsüberwachung: Überwachen Sie Preise, Verfügbarkeit und Änderungen über Quellen in Echtzeit und aktualisieren Sie Ihren Datensatz bei Änderungen.
• Strukturierte Extraktion aus Verträgen/PDFs: Laden Sie PDFs oder Verträge hoch und extrahieren Sie Schlüsselstrukturen in eine Tabelle für einfachere Analyse und nachgelagerte Verarbeitung.
• Klassifikation und Tagging im großen Maßstab: Wenden Sie benutzerdefinierte Klassifikationslogik an, um Items direkt im Datensatz automatisch zu kategorisieren und zu taggen.

FAQ

Kann der Research Agent eigenständig genutzt werden?

Ja. Die Seite gibt an, dass der Research Agent unabhängig als strukturiertes Recherchetool verwendet werden kann.

Welche Eingabeformate sind möglich?

Claro Research Agents können mit importiertem CSV, Lieferantenkatalog, generiertem Datensatz oder leerer Tabelle starten.

Wohin gehen die Ausgaben?

Ausgaben laufen direkt in der nativen Tabellenoberfläche und erzeugen strukturierte Ergebnisse in Tabellenform („structured in, structured out“, wie auf der Seite beschrieben).

Welche Daten können aus Dokumenten extrahiert werden?

Die Seite erwähnt speziell das Hochladen von PDFs oder Verträgen zur Extraktion strukturierter Daten.

Verbessert Claro den Agenten bei Verbindung?

Die Seite beschreibt zusätzliches Verhalten bei Claro-Verbindung, einschließlich entitätsbewusster Ausrichtung an kanonische IDs, Synchronisation mit ERP/PIM/E-Commerce/Analytics-Systemen sowie Governance mit Audit-Trails und Review-Queues.

Alternativen

• Allgemeine KI-Extraktoren (Document-to-Structure-Tools): Nützlich, wenn der Hauptbedarf das Extrahieren von Feldern aus PDFs/Verträgen ist, aber sie sind möglicherweise nicht für denselben tabellenbasierten, dataset-nativen Workflow ausgelegt.
• Web-Scraping und ETL-Pipelines: Können Informationen von Websites sammeln und in Datensysteme laden; sie erfordern jedoch typischerweise mehr Engineering, um Ergebnisse in validierte, strukturierte Tabellenausgaben umzuwandeln.
• Data-Catalog/Ergänzungsplattformen: Fokussiert auf die Anreicherung und Standardisierung von Entity-Daten; je nach Tooling betonen sie möglicherweise Datenqualitäts-Workflows statt direkter Recherche innerhalb einer Tabelle.
• BI-Workflows mit manuellen Rechercheschritten: Nützlich für Analysen, sobald Daten bereit sind, aber sie automatisieren nicht direkt die Recherche-, Extraktions- und Überwachungsschritte wie bei Claros Research Agents.