El problema
Los agentes de investigación que se ejecutan en terminales no pueden ser utilizados por partes interesadas no técnicas, lo que crea un cuello de botella donde los desarrolladores ejecutan consultas manualmente en nombre de los gerentes y ejecutivos de productos.
Como ayuda Scavio
- Interfaz de usuario completa del agente de investigación en menos de 100 líneas de código Streamlit
- Investigación de autoservicio para miembros del equipo no técnicos
- Exportación CSV para análisis posteriores en hojas de cálculo
- Búsqueda multiplataforma en una sola interfaz
- Implementable en Streamlit Cloud para acceso del equipo
Plataformas relevantes
Búsqueda web con grafo de conocimiento, PAA y resúmenes de IA
Comunidad, publicaciones y comentarios en hilos de cualquier subreddit
Amazon
Búsqueda de productos con precios, calificaciones y reseñas
Inicio rapido: ejemplo en Python
Aqui tienes un ejemplo rapido buscando Google por "Streamlit research agent search API web UI Python 2026":
import requests
API_KEY = "your_scavio_api_key"
response = requests.post(
"https://api.scavio.dev/api/v1/search",
headers={
"x-api-key": API_KEY,
"Content-Type": "application/json",
},
json={"query": query},
)
data = response.json()
for result in data.get("organic_results", [])[:5]:
print(f"{result['position']}. {result['title']}")
print(f" {result['link']}\n")Creado para Desarrolladores que crean herramientas de investigación internas, equipos con partes interesadas no técnicas que necesitan investigación de autoservicio y entusiastas de Streamlit.
Scavio se encarga de la infraestructura de busqueda — proxies, CAPTCHAs, limites de velocidad y deteccion anti-bots — para que puedas concentrarte en construir tu solucion de interfaz del agente de investigación streamlit. La API devuelve JSON estructurado listo para procesar, analizar o alimentar a agentes de IA.
Comienza con el plan gratuito (50 creditos al registrarte, sin tarjeta de credito) y escala a planes de pago cuando necesites mayor volumen.