Webhound

Webhound: Die Revolution der autonomen Deep-Research-Technologie

In der heutigen KI-Landschaft gibt es ein bekanntes Problem: KI-Agenten sind oft zu bequem bei der Recherche. Die meisten Systeme hören auf, sobald sie genügend Beweise gesammelt haben, um oberflächlich souverän zu klingen. Hier setzt Webhound an. Webhound ist eine autonome Research-Engine, die nicht einfach nur das Web durchsucht, sondern tiefgehende Ermittlungen anstellt, bis das von Ihnen gesetzte Budget aufgebraucht ist.

Egal, ob Sie eine komplexe Marktstudie benötigen oder spezifische Datenpunkte aus tausenden von Quellen extrahieren müssen – Webhound liefert nicht nur die Antwort, sondern den gesamten dokumentierten Arbeitsprozess dahinter.

Was ist Webhound?

Webhound ist ein autonomer „Research Sidecar“, den man nicht „babysitten“ muss. Es wurde primär als Forschungs-Engine für andere KI-Agenten konzipiert, kann aber ebenso effektiv über eine interaktive Benutzeroberfläche von Menschen gesteuert werden. Während herkömmliche Agenten bei komplexen Anfragen wie „Erstelle eine Marktanalyse: Größe, Preisgestaltung, Churn“ oft nach drei Quellen pausieren und eine knappe Zusammenfassung liefern, geht Webhound tiefer.

Webhound plant die Recherche in multiplen Tasks, liest SEC-Filings, analysiert McKinsey-Berichte und extrahiert dutzende verifizierbare Claims. Es ist das Werkzeug für alle, denen eine einfache Websuche nicht ausreicht und die fundierte, belegbare Ergebnisse benötigen.

Die wichtigsten Features von Webhound

Webhound zeichnet sich durch eine Reihe innovativer Funktionen aus, die es von herkömmlichen Such-Tools und KI-Bots unterscheiden:

1. Autonome Recherche ohne Überwachung

Sie geben Webhound eine Frage und ein Budget. Das System folgt selbstständig Leads, prüft Quellen und gräbt weiter, solange das Budget reicht. Es gibt keinen „natürlichen“ Stopp-Punkt – je mehr Webhound liest, desto stärker wird die Argumentationskette.

2. MCP & API Integration

Standardmäßig ist Webhound darauf ausgelegt, von einem Agenten aufgerufen zu werden. Über das Model Context Protocol (MCP) oder die API lässt sich Webhound nahtlos in bestehende Pipelines oder Tool-Aufrufe integrieren. Die Ergebnisse werden als strukturiertes JSON zurückgegeben, sodass kein Mensch im Loop bleiben muss.

3. Interaktives UI für volle Kontrolle

Wenn Sie selbst die Führung übernehmen möchten, bietet Webhound ein reichhaltiges UI. Hier können Sie:

• Ergebnisse in Echtzeit lesen und verifizieren.
• Einen laufenden Prozess mitten im Flug steuern.
• Recherche-Ergebnisse veröffentlichen und teilen.
• Einzelne Claim-Traces manuell untersuchen.

4. Maschinenlesbare Claims und Traces

Jeder Fakt, den Webhound findet, wird mit Evidenz untermauert. Ein typischer JSON-Output enthält:

• Den eigentlichen Claim (Behauptung).
• Ein Confidence Level (Vertrauensniveau).
• Die exakte Quelle (URL und Zitat).
• Den Trace (die Tool-Aufrufe wie Suche, Seite öffnen, Extraktion).

5. Vielseitige Ausgabeformate

Webhound liefert Ergebnisse so, wie Sie sie benötigen:

• Unstrukturiert: Langform-Analysen und Berichte (Export in Word oder HTML).
• Strukturiert: Datensätze in Tabellenform (CSV, JSON oder Excel), bei denen jede Zelle quellengestützt ist.
• Agenten-optimiert: JSON-Daten für die direkte Weiterverarbeitung in Code.

Wie man Webhound nutzt

Die Nutzung von Webhound ist flexibel und passt sich Ihrem Workflow an. Hier sind die gängigen Wege, wie Sie das System einsetzen können:

Einrichtung via MCP oder API

Für Entwickler und Power-User ist die Einbindung via MCP der Standard. Sie verdrahten Webhound mit Ihrem Agenten (z. B. Claude Code oder Codex). Der Agent startet die Recherche eigenständig, und die Ergebnisse fließen direkt in den Code oder das Tool zurück.

Manuelle Steuerung über das Web-UI

1. Loggen Sie sich ein und starten Sie einen neuen Lauf.
2. Geben Sie Ihre Forschungsfrage ein (z. B. „Wettbewerbsanalyse der Preismodelle 2026“).
3. Legen Sie ein Budget fest (z. B. 2 $ für eine intensive Recherche).
4. Beobachten Sie Webhound beim Planen und Ausführen der Tasks.
5. Exportieren Sie den finalen Bericht oder den Datensatz.

Use Cases: Wo Webhound glänzt

Webhound ist prädestiniert für Fragen, bei denen eine oberflächliche Google-Suche versagt.

• Markt-Diligence: Erstellen Sie Firmen-Teardowns mit Marktkarten, Warnsignalen und regulatorischen Risiken. Jeder Claim ist zitiert.
• Wettbewerbsbeobachtung: Erfassen Sie Preisänderungen, stille Produkteinführungen oder Feature-Updates basierend auf Changelogs und Kundenfeedback.
• Datenanreicherung: Verwandeln Sie eine Liste von Unternehmen in detaillierte Zeilen mit Entscheidungsträgern, Tech-Stacks und Finanzierungsphasen.
• Technik-Reviews: Lassen Sie Webhound Postmortems und Issue-Threads analysieren, bevor Sie sich für eine neue Software-Architektur entscheiden.
• Forensische Timelines: Erstellen Sie präzise regulatorische Zeitpläne basierend auf Primärdokumenten und Gesetzestexten.

Preismodell: Volle Budgetkontrolle

Webhound bricht mit dem traditionellen Abo-Modell. Sie zahlen nur für das, was Sie tatsächlich nutzen. Das „Hound 1.0“ System (betrieben mit DeepSeek V4 Pro und GPT-5.4) arbeitet nach dem Pay-as-you-go-Prinzip:

• 1 $ entspricht etwa 15 Minuten Rechenzeit (Thinking Time).
• 1 $ pro Million Input-Token.
• 3 $ pro Million Output-Token.
• 5 $ Startguthaben für berechtigte neue Konten (entspricht ca. 75 Minuten Recherche).

Dieses Modell stellt sicher, dass das Tool motiviert ist, tief zu graben, anstatt die Arbeit schnellstmöglich (und oberflächlich) zu beenden, um Kosten zu sparen.

„Webhound ist signifikant effektiver als die herkömmlichen Deep-Research-Produkte, die ich bisher genutzt habe.“ – Lyron (@lyronctk)

FAQ – Häufig gestellte Fragen

Sollte ich das UI oder MCP nutzen? Nutzen Sie die App, wenn Sie die Recherche selbst steuern und die Ergebnisse verifizieren oder teilen möchten. Nutzen Sie MCP oder die API, wenn Ihr Agent autonom recherchieren soll oder Sie Webhound in eine automatisierte Daten-Pipeline integrieren.

Was bekommt mein Agent zurück? Ihr Agent erhält strukturierte JSON-Daten, die nicht nur die Antworten enthalten, sondern auch die Vertrauensstufen und die Pfade (Traces), wie die Information gefunden wurde.

Wie tief geht die Recherche und wann stoppt sie? Webhound stoppt, wenn die Frage vollständig beantwortet ist oder das von Ihnen festgelegte Budget erreicht wurde. Das Budget dient als „ehrlicher Stopp-Knopf“ für die Recherche.

Welche Quellen kann Webhound erreichen? Webhound kann das gesamte öffentliche Web durchsuchen, einschließlich komplexer Dokumente wie PDFs, SEC-Filings, GitHub-Threads und regulatorischer Datenbanken.

Kann ich einen Lauf pausieren oder steuern? Ja, im interaktiven UI können Sie einen Research-Lauf „mid-flight“ steuern oder pausieren, um die Richtung anzupassen.

Bereit, die Recherche Ihren Agenten zu überlassen? Starten Sie jetzt mit Webhound und nutzen Sie Ihre ersten 75 Minuten Forschung kostenlos.