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# Article Research Report

> Genera un informe de investigación estructurado, con varias fuentes y citas, sobre un tema

El nodo **Article Research Report** realiza una investigación exhaustiva con varias fuentes y genera un informe de investigación estructurado con citas, insights y conclusiones clave sintetizadas sobre el tema que elijas. Este informe está pensado como **material de referencia** (no es un artículo en sí) para apoyar a estrategas, redactores y nodos de Agent de generación de contenido posteriores con información fiable y verificable.

A diferencia de [Research Snippets Generator](/es/agents/nodes/research/research-snippets-generator)(que extrae fragmentos factuales), el agente Article Research Report crea un **resumen de investigación narrativo completo**, normalmente de 800 a 1300 palabras, con citas en línea y una lista de referencias.

<Tip>Consulta [Primeros pasos con Agents](/es/agents/getting-started) para aprender a agregar este nodo a un Agent.</Tip>

## Cuándo usar este nodo

Usa Article Research Report cuando necesites:

* Una base de investigación completa antes de escribir un content brief o un artículo
* Un resumen en formato narrativo de las conclusiones clave de muchas fuentes
* Una explicación detallada de tendencias, temas, marcos o definiciones
* Un informe rico en datos para formar a expertos en la materia o a equipos de contenido
* Material de apoyo alineado con AEO para fundamentar la generación de contenido posterior

Este nodo es ideal para flujos de trabajo en los que importan la precisión, el contexto y la profundidad.

## Configuración del nodo

Al seleccionar el nodo Article Research Report, se abre su panel de configuración en el lado derecho del Agent Builder.

### Article Title (obligatorio)

El título del artículo o el tema en el que debe centrarse la investigación, por ejemplo:

* "Tendencias emergentes en tecnología sanitaria"

* "Cómo la IA está transformando la gestión de la cadena de suministro"

* "Riesgos de ciberseguridad en los servicios financieros"

Este título orienta las consultas de búsqueda y la síntesis.

### Audience Segment

La audiencia prevista del resultado de la investigación. Influye en el tono y la profundidad:

* Resúmenes ejecutivos
* Explicaciones técnicas
* Insights para profesionales

### Company Name

Se usa para que el enfoque del informe se alinee, de forma general, con el contexto o el sector de la marca.

### Content Type

El valor predeterminado es **General**, pero puede influir en qué explicaciones o estructuras se destacan (por ejemplo, guías frente a comparativas frente a thought leadership).

### Target Prompt

Si tu artículo debe responder a una consulta de usuario específica que se usa en sistemas de IA, introdúcela aquí. Por ejemplo: "¿Qué es el mantenimiento predictivo y cómo funciona?"

Esto ayuda a tu Agent a priorizar la investigación alineada con las intenciones clave de los usuarios.

### Output Label

Asigna un nombre de variable descriptivo para hacer referencia al resultado en pasos posteriores.

Ejemplos:

* `research_report`
* `background_research`
* `topic_report`

## Cómo funciona el nodo internamente

El nodo Article Research Report ejecuta un flujo de investigación y síntesis de varias etapas. El flujo de trabajo interno incluye:

### 1. Evaluación de las entradas y preparación de la investigación

El flujo de trabajo prepara tus entradas (título, tipo de contenido, audiencia, contexto de la empresa) y determina qué patrones de investigación usar.

Por ejemplo:

* Los temas de tipo "cómo hacer" pueden requerir explicaciones paso a paso
* Los temas comparativos pueden necesitar listas de entidades
* Los temas de thought leadership requieren temas clave y debates

### 2. Investigación del tema con varios motores

El nodo ejecuta varias rondas de investigación específica con herramientas como:

* Tavily
* Perplexity
* Rutinas de investigación especializadas basadas en LLM

A partir del título de tu artículo se generan varias consultas para recopilar:

* Definiciones
* Tendencias
* Estadísticas
* Casos de estudio
* Opiniones de expertos
* Contexto histórico
* Marcos prácticos

Esto produce un gran conjunto de material de investigación sin procesar.

### 3. Eliminación de duplicados y filtrado por relevancia

El flujo de trabajo descarta:

* Fuentes de baja autoridad
* Desviaciones irrelevantes
* Contenido redundante
* Material desactualizado

Solo conserva las conclusiones de alta calidad y fiables.

### 4. Formato estructurado de la evidencia

Los resultados de la investigación se convierten en un conjunto de datos JSON estructurado que contiene:

* Resúmenes
* Datos clave
* URLs de las fuentes
* Insights extraídos

Este conjunto de datos se convierte en la entrada del modelo de síntesis.

### 5. Síntesis de la investigación en un informe narrativo

Un LLM configurado como **sintetizador de investigación** redacta un informe de 800 a 1300 palabras siguiendo requisitos estrictos:

* Redacción clara por párrafos
* Citas numeradas en línea: \[1], \[2], \[3], …
* Una lista de referencias al final
* Una estructura específica según el tipo de contenido:
  * **How-to** → paso a paso
  * **Comparative** → lista de entidades que comparar
  * **Thought leadership** → temas y debates
  * **Opinion** → insights respaldados por evidencia

El sintetizador tiene instrucciones para:

* Ceñirse a los hechos
* Evitar alucinaciones
* Incluir solo información respaldada por las fuentes citadas
* Ser neutral y basarse en la investigación
* Producir *solo* el informe de investigación (sin borrador de artículo ni comentarios)

### 6. Formato final

El resultado se estandariza en un bloque de texto estructurado y listo para usar que contiene:

* Título
* Contenido narrativo correspondiente
* Citas en línea
* Sección de referencias

Esto hace que el informe sea adecuado para editores, estrategas o la generación de artículos con LLM en pasos posteriores.

## Resultado

El resultado final es un **informe de investigación de 800 a 1300 palabras** que contiene:

* Una visión general narrativa del tema
* Conclusiones clave de varias fuentes
* Definiciones, modelos o marcos
* Tendencias, desafíos y perspectivas de futuro
* Citas en línea como \[1], \[2], \[3]…
* Una lista de referencias al final

Este informe está pensado como base para:

* Content briefs
* Artículos
* Piezas de thought leadership
* Resúmenes formativos
* Toma de decisiones editoriales

## Ejemplos de uso

### 1. Crear un flujo de contenido basado en una investigación exhaustiva

1. Article Research Report ​
2. [Research Snippets Generator](/es/agents/nodes/research/research-snippets-generator)
3. [Create Content Brief](/es/agents/nodes/content-creation/create-content-brief)
4. [Generate Article](/es/agents/nodes/content-creation/generate-article)

Así te aseguras de que cada paso esté respaldado por una investigación fiable.

### 2. Preparación editorial

Usa este nodo para formar a los equipos internos sobre un tema antes de escribir.

### 3. Flujos de investigación automatizados

Activa informes de investigación recurrentes sobre temas como:

* Tendencias del sector
* Categorías de productos
* Temas de temporada
* Sectores de la competencia

## Prácticas recomendadas

* Incluye un **Target Prompt** si quieres que el informe se alinee con consultas reales de los usuarios.
* Proporciona un **Article Title** claro y específico para orientar una investigación más precisa.
* Combina este agente con [Research Snippets Generator](/es/agents/nodes/research/research-snippets-generator) para la extracción de datos.
* Usa la etiqueta de resultado de forma coherente en los pasos de LLM posteriores.
* Trata este informe como **investigación**, no como un borrador final de artículo.
