RESEARCH-TOOLS - Wissenschaftliche Recherche
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Stand: 2026-01-23
Pfad: docs/help/tools/research.txt

BESCHREIBUNG
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Research Agent für wissenschaftliche Literaturrecherche.
Integriert verschiedene externe Recherche-Tools und
strukturiert den Review-Prozess.

Pfad: tools/research_agent.py

VERFÜGBARE EXTERNE TOOLS
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Der Research Agent empfiehlt und verlinkt:

  PubMed         Biomedizinische Literatur (NIH)
  Perplexity     AI-gestuetzte Recherche mit Quellen
  Consensus      Wissenschaftliche Evidenz-Suche
  NotebookLM     Google-Tool zum Clustern/Analysieren
  Elicit         AI-Research-Assistent
  Scite          Zitationsanalyse mit Kontext

VERWENDUNG
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CLI-Befehle:
  python research_agent.py search "query"
  python research_agent.py review --topic "topic" --years 5
  python research_agent.py status

Beispiele:
  python research_agent.py search "CRISPR gene therapy"
  python research_agent.py review --topic "Depression biomarkers" --years 3
  python research_agent.py status

SEARCH-BEFEHL
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Führt Recherche durch und empfiehlt passende Tools.

  python research_agent.py search "BRCA1 mutation breast cancer"

Ausgabe:
  - Empfohlene Tools basierend auf Keywords
  - Direkte URLs zu den Suchportalen
  - Historie wird gespeichert

Keyword-Erkennung:
  - gene, protein, disease, clinical -> PubMed
  - study, evidence, research -> Consensus
  - Allgemein -> Perplexity

REVIEW-BEFEHL
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Erstellt strukturierten Literatur-Review-Plan.

  python research_agent.py review --topic "Depression vs Fatigue" --years 5

5-Phasen-Plan:
  1. Überblick (5 min)     - Perplexity für Kontext
  2. Systematische Suche    - PubMed + Consensus (15 min)
  3. Screening (10 min)     - NotebookLM für Clustering
  4. Volltext-Analyse       - Claude/Gemini (20 min)
  5. Synthese (10 min)      - Zusammenfassung + Gaps

Output-Verzeichnis:
  user/services_output/research/

STATUS-BEFEHL
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Zeigt Agent-Status und Historie.

  python research_agent.py status

Ausgabe:
  - Version
  - Anzahl Suchen gesamt
  - Letzte Suche
  - Verfügbare Tools

PYTHON-INTEGRATION
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from tools.research_agent import ResearchAgent

agent = ResearchAgent()

# Suche starten
result = agent.search("Alzheimer biomarkers")
for rec in result["recommendations"]:
    print(f"{rec['tool']}: {rec['url']}")

# Review-Plan erstellen
plan = agent.create_review_plan("Depression", years=3)

# Status abrufen
status = agent.get_status()

WORKFLOW BEISPIEL
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Typischer Recherche-Workflow:

1. THEMA DEFINIEREN
   python research_agent.py search "depression fatigue differentiation"

2. REVIEW-PLAN ERSTELLEN
   python research_agent.py review --topic "Depression vs Fatigue" --years 5

3. TOOLS NUTZEN (manuell)
   - PubMed: Systematische Suche
   - Consensus: Evidenz-Auswertung
   - NotebookLM: PDFs clustern

4. ERGEBNISSE SPEICHERN
   Output in: user/services_output/research/

CACHE UND HISTORIE
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Suchanfragen werden gespeichert:
  tools/cache/search_history.json

Letzte 100 Suchen werden aufbewahrt.

INTEGRATION MIT BACH
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Der Research Agent ist Teil des BACH-Ecosystems:

  bach tool suggest research     # Tool-Info
  bach --help tools/research     # Diese Hilfe

Zukuenftig geplant:
  bach research "query"          # Direkter CLI-Zugang
  bach research plan "topic"     # Review-Plan

SIEHE AUCH
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  wiki/ai_portable.txt      AI Portable RAG-Pipeline
  docs/help/tools/partner.txt         Partner-Tools (Perplexity-Integration)
  docs/help/delegate.txt              Delegation an Research-Partner

  PubMed:     https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/
  Perplexity: https://www.perplexity.ai/
  Consensus:  https://consensus.app/

VERSION: v1.0.0 (2026-01-23)
Zeilen: ~205 (research_agent.py)
