Sibyl

Агент для глубоких исследований на базе ИИ. Задайте любой вопрос — Sibyl выполнит поиск в интернете по нескольким источникам, прочитает десятки страниц, сопоставит полученные данные и создаст исследовательский отчет профессионального уровня с анализом, прогнозами и ссылками на источники.

Это не просто очередной суммаризатор поиска. Sibyl — это платформа для исследовательского анализа, которая выполняет структурированные сравнения, SWOT-анализ, отслеживание Google Trends, хронологию событий и визуализацию финансовых данных. Все это по одному запросу.

Чем Sibyl отличается от других

	Традиционный поиск	ChatGPT/Perplexity	GPT Researcher	Sibyl
Поиск в сети + краткое изложение	Да	Да	Да	Да
Несколько источников (новости, Reddit, Wikipedia)	Нет	Частично	Частично	Да (4 движка)
Декомпозиция подвопросов	Нет	Нет	Да	Да
Итеративное заполнение пробелов (поиск → анализ → выявление пробелов → повторный поиск)	Нет	Нет	Частично	Да
Анализ по нескольким источникам (настроения, консенсус, разногласия)	Нет	Нет	Нет	Да
Структурированные сравнительные таблицы	Нет	Нет	Нет	Да
SWOT-анализ	Нет	Нет	Нет	Да
Данные Google Trends	Нет	Нет	Нет	Да
Хронология событий	Нет	Нет	Нет	Да
Финансовые данные + графики	Нет	Нет	Нет	Да
MCP-сервер (Claude Code, Cursor)	Нет	Нет	Нет	Да
Несколько LLM (DeepSeek, Gemini, GLM, OpenAI)	Нет	Нет	Ограниченно	Да (автоопределение)
PDF-отчеты со встроенными графиками	Нет	Нет	Базово	Да

Быстрый старт

MCP-сервер (для Claude Code / Cursor)

pip install sibyl-research
claude mcp add sibyl -e DEEPSEEK_API_KEY=sk-... -- sibyl-mcp

Затем в Claude Code:

"Research the impact of AI on software engineering jobs over the next 5 years"

"Compare NVIDIA vs AMD vs Intel for AI workloads"

"SWOT analysis of Tesla in 2026"

CLI

pip install sibyl-research
export DEEPSEEK_API_KEY=sk-...   # or OPENAI_API_KEY, GEMINI_API_KEY, etc.

# Standard research
sibyl "Canadian housing market outlook 2026"

# Deep research with predictions + market data + PDF
sibyl "Will NVIDIA maintain AI chip dominance?" -d 3 --symbols NVDA,AMD,INTC --pdf

# Chinese output
sibyl "加拿大移民政策变化" -l zh --pdf -o reports/

Как это работает

You ask a question
  │
  ├─ Step 1: Decompose into 3-5 focused sub-questions
  ├─ Step 2: Generate 15-20 diverse search queries
  ├─ Step 3: Search across 4 engines (DuckDuckGo, Google News, Reddit, Wikipedia)
  ├─ Step 4: Scrape 15-20 sources (realistic browser headers, retry, Google Cache fallback)
  ├─ Step 5: Filter sources by relevance (LLM-scored)
  ├─ Step 6: Analyze each sub-question independently
  ├─ Step 7: Identify knowledge gaps → auto-search for missing info
  ├─ Step 8: Cross-reference sources (sentiment, consensus, disagreements)
  ├─ Step 9: Section-by-section synthesis (Summary, Findings, Analysis, Predictions)
  ├─ Step 10: Review and refine draft
  └─ Output: PDF/Markdown report with Table of Contents, citations, charts

Инструменты исследования (11 инструментов MCP)

Основные исследования

Инструмент	Что делает
`research(query, depth, language)`	Полный цикл исследования: поиск → парсинг → анализ → отчет. Глубина 1-3.
`quick_search(query)`	Быстрый поиск в сети, возвращает необработанные результаты
`read_url(url)`	Извлекает чистый текст из любого URL
`analyze(text, question)`	Анализирует предоставленный текст с помощью LLM

Инструменты анализа (уникальные для Sibyl)

Инструмент	Что делает
`compare(items)`	Структурированная сравнительная таблица с метриками и рекомендациями
`swot(subject)`	Сильные/слабые стороны, возможности/угрозы с доказательствами
`trends(keywords)`	Реальные данные Google Trends: уровень интереса, динамика, растущие поисковые запросы
`timeline(topic)`	Хронологическая таблица событий с датами и оценкой влияния

Финансовые данные

Инструмент	Что делает
`fetch_market_data(symbols)`	Реальные цены акций/ETF, тренды, скользящие средние, 52-недельный диапазон
`chart(symbols)`	Генерация графиков ценовых трендов (PNG)

Вывод

Инструмент	Что делает
`save_report(format)`	Сохранение в формате PDF (со встроенными графиками) и/или Markdown

Глубина исследования

Глубина	Что происходит	Вызовы LLM	Время
1 (быстро)	2-3 поисковых запроса, базовый синтез	~3	20-30с
2 (стандарт)	Декомпозиция подвопросов, анализ по каждому вопросу, перекрестные ссылки, проверка	~10	60-90с
3 (глубоко)	+ Заполнение пробелов в знаниях, прогнозы (оптимистичный/пессимистичный/базовый сценарии), рейтинг уверенности	~13	90-120с

Поддержка нескольких провайдеров

Sibyl работает с любой LLM. Автоматически определяет их из переменных окружения:

Провайдер	Переменная окружения	Модель
DeepSeek	`DEEPSEEK_API_KEY`	`deepseek/deepseek-chat`
OpenAI	`OPENAI_API_KEY`	`gpt-4o-mini`
Anthropic	`ANTHROPIC_API_KEY`	`claude-sonnet-4-20250514`
Gemini	`GEMINI_API_KEY`	`gemini/gemini-2.5-flash`
GLM (ZhipuAI)	`ZHIPUAI_API_KEY`	`glm-4-flash`

Или настройте несколько провайдеров с ролями:

# sibyl.yaml
providers:
  - model: deepseek/deepseek-chat
    api_key: sk-xxx
    role: analysis

  - model: gemini/gemini-2.5-flash
    api_key: xxx
    role: fast

  - model: openai/glm-4-flash
    api_key: xxx
    api_base: https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4
    role: chinese

Примеры отчетов

Отчеты, созданные Sibyl по реальным темам:

Прогноз процентных ставок ФРС на 2026-2027 гг. — 5 страниц, 12 выводов, 6 источников, анализ дебатов между «высокими ставками надолго» и «устойчивым смягчением»
Влияние тарифов Трампа на торговлю в 2026 году — 5 страниц, 10 выводов, 4 источника, историческое сравнение с законом Смута-Хоули, вторичные эффекты для рынка труда в сфере ИИ
Ландшафт индустрии ИИ в 2026 году — Объем рынка ($538 млрд), инвестиционные тренды ($2,9 трлн в инфраструктуру), регуляторные перспективы, с графиками акций NVDA/GOOGL/META

Требования

Python 3.10+
Минимум один API-ключ LLM
Другие API-ключи не требуются (все поисковые системы бесплатны)

Лицензия

MIT

Sibyl

Sibyl

Чем Sibyl отличается от других

Быстрый старт

MCP-сервер (для Claude Code / Cursor)

CLI

Как это работает

Инструменты исследования (11 инструментов MCP)

Основные исследования

Инструменты анализа (уникальные для Sibyl)

Финансовые данные

Вывод

Глубина исследования

Поддержка нескольких провайдеров

Примеры отчетов

Требования

Лицензия

Resources

Tools

Latest Blog Posts

MCP directory API