Spine Research
Spine AI (Y Combinator S23) · Business
Spine Research ist eine Multi-Agent-KI-Plattform, die Agenten parallel laufen lässt und belegte Berichte, Präsentationen und Modelle für Fachleute erstellt.
Über Spine Research
About
Was ist Spine Research
Spine Research ist eine KI-Rechercheplattform, die Deep Research wie Teamarbeit behandelt und nicht wie eine einzelne Anfrage. Statt ein Modell aus dem Gedächtnis antworten zu lassen, schickt sie einen Agenten-Schwarm über mehr als 300 KI-Modelle los, lässt sie Live-Quellen durchsuchen, Befunde gegeneinander prüfen und das Ergebnis zu einem Bericht, einer Präsentation, einer Tabelle oder einem Memo zusammenbauen, das Sie direkt weitergeben können. So entstehen belegte KI-Berichte statt einer Textwand.
Das Problem, das sie angeht, ist die Lücke, die Recherche im Chat hinterlässt. Ein Chatbot antwortet schnell und oberflächlich, und er zeigt selten, woher seine Zahlen stammen. Spine Research teilt die Arbeit auf: Ein Planungsmodell entscheidet, was und wo gesucht wird, ein Schreibmodell macht aus den Befunden ein strukturiertes Ergebnis, und die Quellenangaben laufen mit, damit Sie jede Aussage selbst überprüfen können.
Alles spielt sich auf einer visuellen Arbeitsfläche ab. Sie legen Blöcke für Recherche, Dokumente, Folien oder Daten auf ein endloses Board, verbinden den Kontext, den sie lesen sollen, und lassen die Agenten arbeiten. Zwei Grenzen sollten Sie vorab kennen. Die Kosteneinheit sind Credits, nicht Anfragen, schwere agentische Blöcke leeren einen Tarif also schneller als eine kurze Frage. Und die Plattform ist für Menschen gedacht, die Recherche als Arbeitsergebnis brauchen, nicht für beiläufige Fragen, die Sie jedem Chatbot stellen könnten.
Erste Schritte
- Registrieren Sie sich bei getspine.ai und arbeiten Sie auf einer leeren Fläche, oder öffnen Sie eine Vorlage für Recherche, Präsentationen oder Daten
- Beschreiben Sie das gewünschte Ergebnis, oder fügen Sie Blöcke von Hand hinzu und verbinden Sie die Dateien, Links und Seiten, die die Agenten lesen sollen
- Starten Sie den Schwarm und sehen Sie zu, wie die Agenten planen, suchen und bauen, oder reihen Sie die Aufgabe ein und kommen Sie später zurück
- Prüfen Sie das Ergebnis, bearbeiten Sie einzelne Blöcke ohne den ganzen Ablauf zu wiederholen, und exportieren oder teilen Sie per Link
Produktinformationen
Ein kurzer Überblick über Preise, unterstützte Plattformen und die Leistung von Spine Research.
Am besten für
Die Nutzer, Aufgaben und Szenarien, für die dieses Tool am besten passt.
Nutzer
- Investoren und Analysten
- Berater
- Startup-Gründer
- Juristische und Research-Teams
Aufgaben
- Deep-Research-Berichte
- Marktgröße und TAM/SAM/SOM-Modelle
- Wettbewerbsanalyse
- Investorenpräsentationen
- Tabellen und Datenblätter
Szenarien
- Sie brauchen bis morgen einen Due-Diligence-Bericht zu einem Unternehmen
- Ein Kunde fragt diese Woche nach einer Marktübersicht
- Sie haben eine zentrale Annahme im Modell getauscht und wollen die Wirkung sehen
- Sie bereiten eine Finanzierungsrunde vor und brauchen belastbare Zahlen
Wichtigste Funktionen
Multi-Agenten-Rechercheschwarm
Spine Research fährt spezialisierte Agenten über mehr als 300 KI-Modelle hoch und lässt ihre Arbeit parallel laufen. Sie beschreiben ein Projekt in einfacher Sprache, und die Agenten planen, zerlegen und führen auf der Fläche aus, wobei sie unterwegs Recherche-, Dokument- und Datenblöcke anlegen. Diese Multi-Agent-Recherche macht aus einer Recherche-Automatisierung, die Tage manueller Quellensuche kosten würde, eine Aufgabe von Stunden.
Die visuelle Arbeitsfläche
Die Fläche ist ein endloser Arbeitsbereich, auf dem Sie und die Agenten gemeinsam tätig sind. Sie fügen Blöcke hinzu, verbinden den Kontext, den sie lesen sollen, und öffnen von einem Startpunkt aus Zweige in verschiedene Richtungen. Weil die Struktur sichtbar bleibt, können Sie die Agenten die schwere Arbeit machen lassen und danach einzelne Blöcke von Hand verfeinern, ohne den ganzen Ablauf neu zu starten.
Deep-Research-Block
Der Deep-Research-Block lässt im Hintergrund Modelle in einer Schleife laufen: Ein Planungsmodell entscheidet, was und wo gesucht wird, ein Schreibmodell bündelt die Befunde. Als Deep-Research-Tool durchsucht er das Web und die Dokumente auf Ihrer Fläche, akzeptiert Ein- und Ausschlussregeln für Domains und Zeiträume und hängt Quellenangaben an, damit Sie die Aussagen prüfen können.
Belegte, bearbeitbare Ergebnisse
Das Ergebnis kommt als Arbeitsprodukt zurück, nicht als Textwand: Berichte, Memos, Präsentationen, Tabellen und Datenblätter. Jeder Lauf behält seine Quellen und sein Vorgehen, sodass das Ergebnis seine Belege mitbringt. Sie bearbeiten jedes Teil direkt und teilen die ganze Fläche oder ein einzelnes Artefakt per URL.
Kontextsteuerung und Planungsmodus
Bevor eine Aufgabe läuft, zeigt der Planungsmodus den Ansatz, den der Agent vorschlägt, damit Sie ihn anpassen, etwas Einfacheres verlangen oder den Umfang kürzen können. Sie können außerdem Dokumente, Links und Seiten auf die Fläche legen, damit die Agenten diesen Kontext direkt lesen, statt ihn zu suchen, was Kosten und Rätselraten senkt.
API und Integrationen
Über die visuelle App hinaus bietet Spine Research eine Recherche-API, die mit einem einzigen Aufruf ausgefeilte Artefakte liefert, mit Webhooks und Polling für asynchrone Läufe. Sie dockt zudem an Werkzeuge wie Claude Code, Codex CLI, Cursor und OpenClaw an, sodass Agenten in diesen Umgebungen Recherche und Erstellung des Ergebnisses an Spine delegieren können.
Vor- und Nachteile
Vorteile
- Recherchiert in Hunderten Live-Quellen parallel, weit über das hinaus, was eine einzelne Chat-Anfrage abdeckt
- Quellenangaben hängen am Ergebnis, sodass sich Zahlen und Aussagen bis zum Ursprung zurückverfolgen lassen
- Ergebnisse kommen als bearbeitbare Berichte, Präsentationen und Tabellen zurück, statt als Rohtext, den Sie neu formatieren müssen
- Die Fläche lässt Sie einen Teil des Projekts überarbeiten, ohne alles neu zu laufen, was Zeit und Credits spart
- Eine API und Entwickler-Integrationen lassen Sie die Recherche-Engine aus Claude Code, Cursor und anderen Werkzeugen aufrufen
Nachteile
- Die Kosteneinheit sind Credits, schwere agentische Blöcke können also einen Tarif schneller leeren, als der Preis vermuten lässt, und ungenutzte Credits verfallen
- Die 2.000 monatlichen Credits im Gratis-Tarif reichen nicht für viele Deep-Research-Läufe, der echte Einsatz drängt die meisten also in einen bezahlten Tarif
- Die Plattform setzt voraus, dass Sie eine Rechercheaufgabe und Quellen im Kopf haben, für jemanden, der nur eine schnelle Faktenantwort will, bringt sie wenig
- Das Ergebnis hängt davon ab, wie gut Sie die Aufgabe aufsetzen, ein schwacher Prompt oder dünne Quellen ergeben ein schwächeres Ergebnis
Häufige Fragen
Spine Research dient dazu, recherchierte, belegte Arbeitsprodukte zu erstellen, etwa Deep-Research-Berichte, Marktgrößen, Wettbewerbslandschaften, Investorenpräsentationen und Datenblätter. Die Plattform schickt mehrere KI-Agenten parallel los und baut ihre Befunde zu einem bearbeitbaren Ergebnis mit Quellenangaben zusammen.
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