Ninja Deep Research: Agen AI Semua Orang Bisa Mulai Menggunakan Sekarang

2025 dinyatakan sebagai tahun agen AIInvestasi Venture Capital, yangTeknologi RaksasaDan bahkanMajalah Time.

Tidak seperti chatbots, agen AI dapat secara otonom menyelesaikan tugas untuk Anda dan mengidentifikasi ketika mereka dibutuhkan. mereka menggunakan kombinasi instruksi yang diminta, kemampuan pemikiran, dan data real-time dari aplikasi dan layanan yang Anda gunakan setiap hari.

Bayangkan Anda sedang mempersiapkan pertemuan.Ninja yang ‘dengan Deep Research, misalnya, Anda dapat mengumpulkan berita kompetitor perusahaan Anda secara otomatis dan menghasilkan laporan mendalam tentang wawasan kunci dan rekomendasi yang dapat dilakukan. Anda bahkan dapat meningkatkan ini dengan analisis industri dan pendapat ahli yang diambil dari berbagai sumber, termasuk file, video, dan audio.

Ibukota SequoiaDiprediksiTahun ini kita dapat mengharapkan untuk melihat sekelompok agen meningkatkan - bukannya memotong - para profesional dengan cara ini. mereka sudah melihat kasus di mana agen yang bekerja di samping penjualan memiliki kinerja tiga kali lipat dibandingkan ketika anggota tim tidak terlibat dalam proses.

YCPercayaAgen akan menggantikan SaaS, sama seperti SaaS menggantikan perangkat lunak lokal. mereka melihat permintaan untuk agen mengikuti pola yang sama – di mana penggunaan individu untuk tujuan umum, seperti chatting, akan mendorong lebih banyak bisnis untuk mengadopsi mereka juga.

Dengan setiap inovasi pada tahap awalnya, seringkali membutuhkan waktu bagi pengguna untuk mengalami manfaat praktis, sehari-hari. sebaliknya, aplikasi seperti Ninja’s Deep Research sudah membuktikan bahwa mereka dapat memberikan nilai langsung di berbagai kebutuhan.

Apa itu Deep Research dan bagaimana cara kerjanya?

Secara umum, Deep Research menciptakan dan melaksanakan rencana untuk mencari, menganalisis, dan mensintesis ratusan sumber online untuk menjawab pertanyaan.

Ada hanya beberapa pilihan di pasar dari Ninja, Open AI, Google, Perplexity, Anthropic, dan Monica. Setiap variasi ketika datang ke penggunaan, keandalan, dan biaya. Beberapa pertanyaan cap pada jumlah yang berbeda, berkisar antara $ 20-$ 200 / bulan, atau memakan waktu 30 menit atau lebih untuk mengembalikan jawaban. yang lain dapat melewatkan informasi yang mudah ditemukan online, memiliki tingkat halusinasi tinggi, dan tidak konsisten dengan kutipan - atau tidak memberikan mereka sama sekali.

Cara Ninja mengatasi keterbatasan di pasar adalah dengan secara konsisten meningkatkan kecepatan, kinerja, dan akomodasi. didukung oleh chip generasi berikutnya yang disesuaikan, Deep Research kami dapat menangani permintaan tak terbatas, memberikan hasil instan, tingkat ahli, dan menawarkan keanggotaan rata-rata sebesar $ 15 / bulan.

• Memperbaiki atau Pilih dari Curated Prompts: Deep Research membantu Anda membuat prompts optimal untuk hasil terbaik. platform ini mencakup prompt improver yang secara otomatis meningkatkan kueri Anda dengan menambahkan rincian kunci dan memperluas konteks.

• Analisis Berbagai Sumber Web dan File: Setelah Anda mengatur prompt Anda, Deep Research membuat rencana bertahap dan menyelam ke ratusan sumber di seluruh internet dan file, termasuk konten video dan audio (misalnya, YouTube atau podcast).

• Validate Insights with Confidence: Deep Research makes it easy to verify information with citations and direct links to sources. The platform also shows its reasoning for every step of its plan, whereas a new study found that other models fail to do so 80% of the time.

  
  

  
  

  
  

  
  

  

  
  

• Proven to Surpass Leading AI Models: For every request, Deep Research generates code to precisely locate information,significantly improving accuracy and reducing hallucinations. In fact, it outperformed leading models in the field at minimizing hallucinations, achieving 91.2% accuracy on the SimpleQA test—one of the best proxies for assessing hallucination levels.

  
  

Bagaimana Jutaan Pengguna Memanfaatkan Penelitian Mendalam Ninja

Menariknya bagaimana jutaan orang memanfaatkanPenelitian yang mendalamBerikut adalah beberapa contoh dari banyak kasus penggunaan yang berbeda:

• Technical: Analyzes system specifications, external documentation, and industry best practices to recommend solutions for software integration, API development, and security protocol enhancements.

  
  

  Try it in Ninja: Evaluate the system specifications and external documentation for [insert software/product], and recommend best practices for integrating [insert software/technology].

• Marketing: Assesses market trends, competitor strategies, key search terms, and content gaps to inform and optimize campaigns.

  
  

  Try it in Ninja: Analyze market trends for [insert product/industry], assess competitor strategies, and identify key search terms. Highlight content gaps and suggest improvements to optimize a campaign targeting [insert target audience].

• Product: Synthesizes user interviews, surveys, focus groups, and analytics to create reports on customer demographics, behaviors, motivations, and challenges.

  
  

  Try it in Ninja: Combine insights from user interviews, surveys, and focus groups to create a report on customer [insert characteristics]. Suggest product improvements for [insert product] based on feedback.

• Sales: Identifies high-potential leads, prospects' pain points and needs, and competitor solutions and pricing to improve outreach and close more deals.

  
  

  Try it in Ninja: Analyze the [insert industry/sector], identifying high-potential leads and key company pain points and needs. Assess competitor solutions and pricing, then recommend strategies for initiating outreach to engage prospects for [insert product/service].

• Skill Advancement: Improves in specific programming languages, frameworks, or technologies by generating in-depth tutorials, coding exercises, and summaries.

  
  

  Try it in Ninja: Create a detailed learning path for advancing in [insert programming language/framework/technology]. Provide clear tutorials, practical coding exercises, and concise summaries to reinforce key concepts and skills.

• Product Comparison: Compares features, specifications, performance, and pricing to receive hyper-personalized recommendations.

  
  

  Try it in Ninja: Compare the features, specifications, performance, and pricing of [insert product 1] and [insert product 2]. Provide a recommendation based on [insert specific needs or criteria], such as [insert feature preference or use case].

• Traveling: Generate itineraries for destinations, accommodations, attractions, activities, or visa requirements based on timeframe, budget, and preferences.

  
  

  Try it in Ninja: Suggest the best travel dates for a trip to [insert destination] in [insert month], along with four-star accommodation options within a budget range of [insert price range]. Identify visa requirements for [insert nationality] and provide a list of recommended attractions and activities.

  The Future of AI Agents: How Ninja's Paving the Way

Sejauh ini, sudah ada banyak perkembangan yang mendukung gagasan bahwa 2025 akan menjadi tahun agen AI.

Pada bulan ini, GooglePengumumanProtokol Agent2Agent (A2A) adalah sistem baru yang memungkinkan agen untuk berkomunikasi satu sama lain, secara aman bertukar informasi, dan mengkoordinasikan tindakan di seluruh platform dan layanan perusahaan.

Bagaimana hal ini dapat menguntungkan kasus penggunaan Deep Research? Seorang pengembang dapat memanfaatkannya untuk membangun dan mengoptimalkan aplikasi menggunakan agen AI kolaboratif. satu agen dapat berfungsi sebagai asisten pengkodean, menganalisis dan menarik pola kode yang relevan, sementara yang lain dapat mengakses API Salesforce untuk secara otomatis menyinkronkan data pelanggan, memperbarui catatan, atau memicu alur kerja. agen ketiga dapat meninjau implementasi, memecahkan kode untuk kesalahan, dan menyarankan perbaikan spesifik.

Adapun apakah agen akan menggantikan SaaS atau tidak, pertanyaan itu tetap ada. apa yang kita tahu adalah bahwa mereka sudah mengubah cara kita mengakses, belajar tentang, dan berbagi informasi.McKinsey yangAgen dapat menghasilkan konten berkualitas tinggi yang mengurangi waktu siklus review dengan 20 hingga 60%. dan tidak seperti gelombang inovasi sebelumnya, Anda tidak lagi harus menunggu atau membayar harga tinggi untuk mengambil keuntungan dari alat yang memungkinkan mereka melalui Ninja.

Selain Ninja yang menyediakan akses ke model terbaik di dunia, kami baru saja merilis API untuk Deep Research dan SuperAgents kami lainnya. Mereka menawarkan cara yang fleksibel dan hemat biaya untuk bergabung dengan kami dalam membangun produk yang kuat dengan kinerja terbaik dengan biaya terendah.Ninja yanghari ini dan pengalaman bagaimana itu dapat mengubah pekerjaan dan aplikasi sehari-hari Anda.