Claro

Claro（Research Agents）是什么？

Claro 的 Research Agents 是一款 AI 调研工具，旨在直接在表格内自动化手动调研工作。该代理可生成并丰富数据集、调研公司、监测价格等变更，并从文档中提取结构化数据，输出格式适合下游使用。

页面将 Research Agents 定位为“standalone”（可独立使用），同时在 Claro 内“更强大”，可与现有“master table”工作流对齐。核心目的是保持调研输出结构化、可追溯，并交付到团队已使用的同一数据集。

主要功能

• 原生表格工作流（从您的数据集开始）： 从导入的 CSV、供应商目录、生成的数据集或空白表格开始，确保调研输出保持在同一表格结构中。
• 基于行的执行并带缩放控制： 添加一列、定义任务，即可在小样本（例如 10 行）或超大数据集（例如 100,000 行）上运行，无需切换工具。
• 生成并丰富列表： 扫描来源（包括网站，如描述所示）以结构化数据点丰富列表。
• 文档处理以结构化提取： 上传 PDF 或合同，将结构化数据提取到表格就绪字段。
• 价格/可用性变更监测： 实时跟踪来源的价格、可用性和变更（如描述所示），保持数据集最新。
• 分类和标记： 使用表格内定义的自定义逻辑自动分类和标记。
• Claro 连接模式以实体感知输出： 连接到 Claro 时，该代理具有实体感知能力并对齐到规范 ID，与 ERP、PIM、电商和分析系统同步；同时具有审计追踪和审核队列等治理功能。

如何使用 Claro（Research Agents）

1. 创建或导入表格： 在 Claro 内从导入的 CSV、供应商目录、生成的数据集或空白表格开始。
2. 选择调研任务： 选择代理功能，如列表丰富、文档处理/提取、分类/标记或监测。
3. 定义标准并运行： 为所需输出添加一列，用自然语言描述任务/标准（适用时），并在选定行上运行代理。
4. 审阅结构化输出： 使用表格结果，并在（连接到 Claro 时）受益于可追溯性和治理功能，如审计追踪和审核队列，然后最终化下游更新。

使用场景

• 运营调研的列表丰富： 通过扫描相关网站，用结构化数据点丰富现有列表，并保持结果在同一表格格式。
• 公司调研和数据集扩展： 根据您提供的标准调研公司，并生成丰富、验证的数据集行，而非非结构化文本输出。
• 价格和可用性监测： 实时监测来源的价格、可用性和变更，并在变更发生时更新数据集。
• 合同/PDF 结构化提取： 上传 PDF 或合同，将关键结构化字段提取到表格，便于分析和下游处理。
• 大规模分类和标记： 在数据集内直接应用自定义分类逻辑，自动分类和标记项目。

常见问题

Research Agent 可以独立使用吗？

可以。页面指出 Research Agent 可作为结构化调研工具独立使用。

可以从哪些输入格式开始？

Claro 的 Research Agents 可从导入的 CSV、供应商目录、生成的数据集或空白表格开始。

输出去哪里？

输出直接在原生表格界面运行，生成表格形式的结构化结果（页面描述为“structured in, structured out”）。

可以从文档中提取哪些类型的数据？

页面特别提到上传 PDF 或合同以提取结构化数据。

连接 Claro 时是否会提升代理？

页面描述了连接到 Claro 时的额外行为，包括实体感知、规范 ID 对齐、与 ERP/PIM/电商/分析系统的同步，以及带有审计追踪和审核队列的治理。

替代方案

• 通用 AI 提取器（文档转结构化工具）： 如果您的主要需求是从 PDF/合同中提取字段，这些工具很有用，但它们可能并非针对表格优先、本地数据集工作流设计。
• 网页抓取和 ETL 管道： 可以从网站收集信息并加载到数据系统中；不过，它们通常需要更多工程工作来将结果转换为已验证的结构化表格输出。
• 数据目录/丰富平台： 专注于丰富和标准化实体数据；根据工具不同，它们可能更强调数据质量工作流，而非直接在表格内运行调研。
• 带手动调研步骤的 BI 工作流： 一旦数据准备好，用于分析很有用，但它们无法直接自动化 Claro Research Agents 所述的调研、提取和监测步骤。