# Investigación profunda (/es/use-cases/deep-research)

<!-- agent-signals: reading_time_min: 6 · est_tokens: 2955 · updated: 2026-07-30 -->

Crea agentes de investigación automatizados que buscan en la web, hacen scraping del contenido completo de las páginas y sintetizan hallazgos con un LLM. Firecrawl se encarga del descubrimiento de fuentes y la extracción de contenido para que puedas centrarte en el análisis, no en procesar HTML.

<Note>
  Este es el flujo de trabajo de Investigación profunda recomendado actualmente. Está construido a partir de Firecrawl Search y scraping. Si mantienes la API heredada v1 de Deep Research, usa el [endpoint v1 de Deep Research](/es/api-reference/v1-endpoint/deep-research) y planifica la migración al flujo de trabajo basado en Search.
</Note>

<div id="start-with-a-template">
  ## Empieza con una plantilla [#empieza-con-una-plantilla]
</div>

<CardGroup>
  <Card title="Fireplexity" icon="<svg xmlns=&#x22;http://www.w3.org/2000/svg&#x22; viewBox=&#x22;0 0 24 24&#x22; fill=&#x22;none&#x22;><path d=&#x22;M8 7L16 7&#x22; stroke=&#x22;currentColor&#x22; stroke-linecap=&#x22;round&#x22; stroke-linejoin=&#x22;round&#x22; stroke-width=&#x22;1.5&#x22;/><path d=&#x22;M8 11L12 11&#x22; stroke=&#x22;currentColor&#x22; stroke-linecap=&#x22;round&#x22; stroke-linejoin=&#x22;round&#x22; stroke-width=&#x22;1.5&#x22;/><path d=&#x22;M13 21.5V21C13 18.1716 13 16.7574 13.8787 15.8787C14.7574 15 16.1716 15 19 15H19.5M20 13.3431V10C20 6.22876 20 4.34315 18.8284 3.17157C17.6569 2 15.7712 2 12 2C8.22877 2 6.34315 2 5.17157 3.17157C4 4.34314 4 6.22876 4 10L4 14.5442C4 17.7892 4 19.4117 4.88607 20.5107C5.06508 20.7327 5.26731 20.9349 5.48933 21.1139C6.58831 22 8.21082 22 11.4558 22C12.1614 22 12.5141 22 12.8372 21.886C12.9044 21.8623 12.9702 21.835 13.0345 21.8043C13.3436 21.6564 13.593 21.407 14.0919 20.9081L18.8284 16.1716C19.4065 15.5935 19.6955 15.3045 19.8478 14.9369C20 14.5694 20 14.1606 20 13.3431Z&#x22; stroke=&#x22;currentColor&#x22; stroke-linecap=&#x22;round&#x22; stroke-linejoin=&#x22;round&#x22; stroke-width=&#x22;1.5&#x22;/></svg>" href="https://github.com/firecrawl/fireplexity">
    Búsqueda con IA ultrarrápida y citas en tiempo real
  </Card>

  <Card title="Firesearch" icon="<svg xmlns=&#x22;http://www.w3.org/2000/svg&#x22; viewBox=&#x22;0 0 24 24&#x22; fill=&#x22;none&#x22;><path d=&#x22;M8 7L16 7&#x22; stroke=&#x22;currentColor&#x22; stroke-linecap=&#x22;round&#x22; stroke-linejoin=&#x22;round&#x22; stroke-width=&#x22;1.5&#x22;/><path d=&#x22;M8 11L12 11&#x22; stroke=&#x22;currentColor&#x22; stroke-linecap=&#x22;round&#x22; stroke-linejoin=&#x22;round&#x22; stroke-width=&#x22;1.5&#x22;/><path d=&#x22;M13 21.5V21C13 18.1716 13 16.7574 13.8787 15.8787C14.7574 15 16.1716 15 19 15H19.5M20 13.3431V10C20 6.22876 20 4.34315 18.8284 3.17157C17.6569 2 15.7712 2 12 2C8.22877 2 6.34315 2 5.17157 3.17157C4 4.34314 4 6.22876 4 10L4 14.5442C4 17.7892 4 19.4117 4.88607 20.5107C5.06508 20.7327 5.26731 20.9349 5.48933 21.1139C6.58831 22 8.21082 22 11.4558 22C12.1614 22 12.5141 22 12.8372 21.886C12.9044 21.8623 12.9702 21.835 13.0345 21.8043C13.3436 21.6564 13.593 21.407 14.0919 20.9081L18.8284 16.1716C19.4065 15.5935 19.6955 15.3045 19.8478 14.9369C20 14.5694 20 14.1606 20 13.3431Z&#x22; stroke=&#x22;currentColor&#x22; stroke-linecap=&#x22;round&#x22; stroke-linejoin=&#x22;round&#x22; stroke-width=&#x22;1.5&#x22;/></svg>" href="https://github.com/firecrawl/firesearch">
    Agente de investigación avanzada con LangGraph y validación de respuestas
  </Card>

  <Card title="Open Researcher" icon="<svg xmlns=&#x22;http://www.w3.org/2000/svg&#x22; viewBox=&#x22;0 0 24 24&#x22; fill=&#x22;none&#x22;><path d=&#x22;M8 7L16 7&#x22; stroke=&#x22;currentColor&#x22; stroke-linecap=&#x22;round&#x22; stroke-linejoin=&#x22;round&#x22; stroke-width=&#x22;1.5&#x22;/><path d=&#x22;M8 11L12 11&#x22; stroke=&#x22;currentColor&#x22; stroke-linecap=&#x22;round&#x22; stroke-linejoin=&#x22;round&#x22; stroke-width=&#x22;1.5&#x22;/><path d=&#x22;M13 21.5V21C13 18.1716 13 16.7574 13.8787 15.8787C14.7574 15 16.1716 15 19 15H19.5M20 13.3431V10C20 6.22876 20 4.34315 18.8284 3.17157C17.6569 2 15.7712 2 12 2C8.22877 2 6.34315 2 5.17157 3.17157C4 4.34314 4 6.22876 4 10L4 14.5442C4 17.7892 4 19.4117 4.88607 20.5107C5.06508 20.7327 5.26731 20.9349 5.48933 21.1139C6.58831 22 8.21082 22 11.4558 22C12.1614 22 12.5141 22 12.8372 21.886C12.9044 21.8623 12.9702 21.835 13.0345 21.8043C13.3436 21.6564 13.593 21.407 14.0919 20.9081L18.8284 16.1716C19.4065 15.5935 19.6955 15.3045 19.8478 14.9369C20 14.5694 20 14.1606 20 13.3431Z&#x22; stroke=&#x22;currentColor&#x22; stroke-linecap=&#x22;round&#x22; stroke-linejoin=&#x22;round&#x22; stroke-width=&#x22;1.5&#x22;/></svg>" href="https://github.com/firecrawl/open-researcher">
    Asistente visual de investigación con IA para análisis exhaustivo
  </Card>
</CardGroup>

<Note>
  **Elige entre varias plantillas de investigación.** Clona el repositorio, configura tu clave de API y empieza a investigar.
</Note>

<div id="how-it-works">
  ## Cómo funciona [#cómo-funciona]
</div>

Crea potentes herramientas de investigación que convierten datos web dispersos en información exhaustiva. El patrón principal es un bucle de **search → scraping → analyze → repeat**: usa la API de search de Firecrawl para descubrir fuentes relevantes, haz scraping de cada fuente para obtener el content completo y luego envía los resultados a un LLM para sintetizar hallazgos e identificar consultas de seguimiento.

<Steps>
  <Step title="Buscar fuentes">
    Usa el endpoint `/search` para encontrar páginas relevantes para tu tema de investigación.

    <CodeGroup>
      <CodeBlockTabs defaultValue="Python" groupId="node-js+python">
        <CodeBlockTabsList>
          <CodeBlockTabsTrigger value="Python">
            Python
          </CodeBlockTabsTrigger>

          <CodeBlockTabsTrigger value="Node.js">
            Node.js
          </CodeBlockTabsTrigger>
        </CodeBlockTabsList>

        <CodeBlockTab value="Python">
          ```python  
          from firecrawl import Firecrawl

          firecrawl = Firecrawl(api_key="fc-YOUR-API-KEY")

          results = firecrawl.search(
              "recent advances in quantum computing",
              limit=5,
              scrape_options={"formats": ["markdown", "links"]}
          )
          ```
        </CodeBlockTab>

        <CodeBlockTab value="Node.js">
          ```js  
          import { Firecrawl } from 'firecrawl';

          const firecrawl = new Firecrawl({ apiKey: "fc-YOUR-API-KEY" });

          const results = await firecrawl.search(
            'recent advances in quantum computing',
            { limit: 5, scrapeOptions: { formats: ['markdown', 'links'] } }
          );
          ```
        </CodeBlockTab>
      </CodeBlockTabs>
    </CodeGroup>
  </Step>

  <Step title="Hacer scraping de las páginas descubiertas">
    Extrae el content completo de cada resultado para obtener información detallada con citas.

    <CodeGroup>
      <CodeBlockTabs defaultValue="Python" groupId="node-js+python">
        <CodeBlockTabsList>
          <CodeBlockTabsTrigger value="Python">
            Python
          </CodeBlockTabsTrigger>

          <CodeBlockTabsTrigger value="Node.js">
            Node.js
          </CodeBlockTabsTrigger>
        </CodeBlockTabsList>

        <CodeBlockTab value="Python">
          ```python  
          for result in results:
              doc = firecrawl.scrape(result["url"], formats=["markdown"])
              # Envía el content de doc a tu LLM para analizarlo
          ```
        </CodeBlockTab>

        <CodeBlockTab value="Node.js">
          ```js  
          for (const result of results) {
            const doc = await firecrawl.scrape(result.url, { formats: ['markdown'] });
            // Envía el content de doc a tu LLM para analizarlo
          }
          ```
        </CodeBlockTab>
      </CodeBlockTabs>
    </CodeGroup>
  </Step>

  <Step title="Analizar e iterar">
    Usa un LLM para sintetizar hallazgos, identificar vacíos y generar consultas de seguimiento. Repite el bucle hasta responder por completo tu pregunta de investigación.
  </Step>
</Steps>

<div id="why-researchers-choose-firecrawl">
  ## Por qué los investigadores eligen Firecrawl [#por-qué-los-investigadores-eligen-firecrawl]
</div>

<div id="accelerate-research-from-weeks-to-hours">
  ### Acelera la investigación: de semanas a horas [#acelera-la-investigación-de-semanas-a-horas]
</div>

Crea sistemas de investigación automatizados que descubran, lean y sinteticen información de toda la web. Desarrolla herramientas que entreguen informes exhaustivos con citas completas, eliminando la búsqueda manual entre cientos de fuentes.

<div id="ensure-research-completeness">
  ### Garantiza la exhaustividad de la investigación [#garantiza-la-exhaustividad-de-la-investigación]
</div>

Reduce el riesgo de pasar por alto información crítica. Crea sistemas que sigan cadenas de citas, descubran fuentes relacionadas y pongan de relieve hallazgos que los métodos de búsqueda tradicionales no detectan.

<div id="research-tool-capabilities">
  ## Capacidades de la herramienta de investigación [#capacidades-de-la-herramienta-de-investigación]
</div>

* **Exploración iterativa**: Crea herramientas que descubran automáticamente temas y fuentes relacionadas
* **Síntesis multisource**: Combina información de cientos de sitios web
* **Conservación de citas**: Mantén la atribución completa de las fuentes en tus resultados de investigación
* **Resúmenes inteligentes**: Extrae hallazgos y conclusiones clave para el análisis
* **Detección de tendencias**: Identifica patrones en múltiples fuentes

<div id="faqs">
  ## Preguntas frecuentes [#preguntas-frecuentes]
</div>

<AccordionGroup>
  <Accordion title="¿Cómo puedo crear herramientas de investigación con Firecrawl?">
    Usa las API de rastreo y búsqueda de Firecrawl para crear sistemas de investigación iterativos. Empieza con los resultados de búsqueda, extrae contenido de páginas relevantes, sigue los enlaces de las referencias y consolida los hallazgos. Combínalo con LLM para sintetizar informes de investigación completos.
  </Accordion>

  <Accordion title="¿Puede Firecrawl manejar sitios web académicos y científicos?">
    Sí. Firecrawl puede extraer datos de artículos de investigación de acceso abierto, sitios web académicos y publicaciones científicas de acceso público. Conserva el formato, las citas y el contenido técnico crítico para el trabajo de investigación.
  </Accordion>

  <Accordion title="¿Cómo garantizo la precisión de los datos de investigación?">
    Firecrawl mantiene la atribución de la fuente y extrae el contenido exactamente como se presenta en los sitios web. Todos los datos incluyen las URL de origen y marcas de tiempo, lo que garantiza una trazabilidad completa para fines de investigación.
  </Accordion>

  <Accordion title="¿Puedo usar Firecrawl para estudios longitudinales?">
    Sí. Configura rastreos programados para seguir cómo cambia la información con el tiempo. Esto es ideal para monitorear tendencias, cambios en políticas o cualquier investigación que requiera análisis temporal de datos.
  </Accordion>

  <Accordion title="¿Cómo maneja Firecrawl proyectos de investigación a gran escala?">
    Nuestra infraestructura de rastreo escala para manejar miles de fuentes simultáneamente. Ya sea que estés analizando industrias completas o siguiendo tendencias globales, Firecrawl proporciona el canal de datos que necesitas.
  </Accordion>
</AccordionGroup>

<div id="related-use-cases">
  ## Casos de uso relacionados [#casos-de-uso-relacionados]
</div>

* [Plataformas de IA](/es/use-cases/ai-platforms) - Asistentes de investigación con IA
* [Generación de contenido](/es/use-cases/content-generation) - Contenido respaldado por investigación
* [Inteligencia competitiva](/es/use-cases/competitive-intelligence) - Investigación de mercado