> Markdown twin of https://conduitllm.com/es/research-with-exa.html > Activa la búsqueda con Exa, escribe un resumen de investigación y lee un informe con citas en Conduit, con células solares como ejemplo. Sin clave de Exa. --- Tutorial # Cómo hacer una investigación profunda con Conduit y Exa Actualizado el 8 de octubre de 2026 Una buena pregunta de investigación rara vez tiene una respuesta de una línea. Responderla implica buscar, leer decenas de páginas, llevar la cuenta de quién dijo qué y detectar dónde discrepan las fuentes. La investigación de [Conduit](https://conduitllm.com/es/), una aplicación de escritorio de IA gratuita y de código abierto, hace ese trabajo por ti y te devuelve un informe en el que cada afirmación cita una fuente, y cada cita se ha comprobado con las palabras de esa página. ## Introducción En este tutorial usarás la función de investigación de Conduit con [Exa](https://exa.ai) como motor de búsqueda para responder a una pregunta real de ingeniería: *¿qué tan cerca están de su uso comercial las células solares en tándem de perovskita y silicio?* Activarás la búsqueda con Exa sin crear una cuenta de Exa, revisarás y editarás el plan de investigación antes de que se ejecute nada, seguirás la ejecución mientras lee páginas y terminarás con un informe con citas que podrás comprobar línea por línea. La pregunta sobre energía solar es una buena prueba porque los detalles importan. Los récords de eficiencia, las afirmaciones sobre la vida útil y los anuncios de fábricas provienen de fuentes de naturaleza muy distinta — mediciones certificadas de laboratorio, artículos revisados por pares, comunicados de prensa de empresas — y un informe útil tiene que mantenerlas separadas. ## Puntos clave - Conduit usa Exa como motor de búsqueda predeterminado a través del [servidor MCP alojado de Exa](https://exa.ai/docs/reference/exa-mcp), que Exa ofrece gratis y sin clave de API. - La investigación empieza con un resumen — subpreguntas, alcance y profundidad — que editas y apruebas antes de que se ejecute ninguna búsqueda. - Cada afirmación del informe lleva una cita textual de su fuente, y es el código de Conduit, no el modelo, quien confirma que la cita está en la página antes de usar la afirmación. - El informe terminado es un documento Markdown con hallazgos por subpregunta, preguntas abiertas y fuentes numeradas. - Solo pagas el modelo que elijas; Conduit es gratis, y la búsqueda de Exa sin clave no cuesta nada. ## Requisitos previos Para seguir este tutorial necesitarás: - **Conduit instalado** en Windows, macOS o Linux. Descárgalo desde la [página de versiones](https://github.com/runningpixels/conduit/releases). - **Un proveedor de modelos configurado en Conduit** con tu propia clave de API. La investigación usa el modelo que tengas seleccionado. Para configurar uno, sigue alguna de las [guías de proveedores](https://conduitllm.com/providers.html) (en inglés), como [Use OpenRouter in a desktop app](https://conduitllm.com/providers/openrouter.html) (en inglés). - **El modo solo local desactivado.** La investigación busca y lee en la web, así que no está disponible en modo solo local. Puedes comprobarlo en **Configuración → Privacidad y datos**. - **(Opcional) Una clave de API de Exa.** No la necesitas para este tutorial. Si piensas investigar a menudo, una clave del [panel de Exa](https://dashboard.exa.ai/api-keys) eleva los límites de frecuencia de Exa. ## Paso 1: activar la búsqueda web con Exa La investigación encuentra sus fuentes a través del backend de búsqueda local de Conduit, así que lo primero que harás es activar la búsqueda web y confirmar que Exa es el backend en uso. [Exa](https://exa.ai) encaja bien en esta tarea porque la investigación no quiere la respuesta de un motor de búsqueda; quiere páginas que leer. Exa es una API de búsqueda pensada para aplicaciones de IA: describe su servicio como un índice a escala de toda la web con sus propios modelos de recuperación, y cada resultado llega con extractos destacados, los pasajes que Exa considera más relevantes para la consulta. Conduit le pide a Exa diez resultados por búsqueda y usa esos extractos para decidir qué páginas leer completas. Abre **Configuración → Búsqueda web** y marca **Activar búsqueda web**. La primera vez que lo haces, Conduit muestra un aviso titulado **¿Activar la búsqueda web?** que explica adónde van tus consultas de búsqueda. Léelo y elige **Permitir**. A continuación, mira en **Backend de búsqueda local** y comprueba que **Exa** esté seleccionado. Exa es la opción predeterminada, así que en una instalación nueva ya lo está. Deja vacío el campo **Clave de API de Exa (opcional)**. **Nota:** Las consultas de búsqueda salen de tu equipo hacia Exa, y Exa puede conservarlas según sus propias condiciones. [La política de privacidad de Exa](https://exa.ai/privacy-policy) dice que usa los datos de las consultas para mejorar sus productos, incluido el entrenamiento de modelos, así que no incluyas datos confidenciales en tus preguntas de investigación. La búsqueda web ya está activada, con Exa como backend. En el siguiente paso harás tu pregunta de investigación e iniciarás una ejecución. ## Paso 2: iniciar una investigación Una investigación empieza como un mensaje de chat normal, con la función de investigación activada para ese mensaje. En este paso la activarás y harás la pregunta sobre energía solar. Abre un chat nuevo. En el campo de mensaje, abre el menú **+** y elige **Investigación**. Aparece un chip de **Investigación** en el campo de mensaje, lo que significa que tu próximo mensaje iniciará una investigación en lugar de una respuesta normal. Escribe la siguiente pregunta y envíala: ¿Qué tan cerca están de su uso comercial las células solares en tándem de perovskita y silicio? **Nota:** También puedes empezar desde Inicio. Escribe la pregunta en el cuadro de preguntas y elige el chip de **Investigación**; Conduit abre un chat nuevo e inicia la ejecución allí. Si la opción **Investigación** aparece atenuada, pasa el cursor por encima para ver el motivo — normalmente la búsqueda web está desactivada o el modo solo local está activado. Conduit todavía no busca. En su lugar, redacta un plan para la ejecución, que revisarás en el siguiente paso. ## Paso 3: editar el resumen de la investigación Antes de buscar nada, Conduit muestra un **Resumen de la investigación**: las subpreguntas que responderá, un alcance opcional y una profundidad. Las subpreguntas deciden qué se busca, así que aquí unos segundos de edición son los que más influyen en el informe. Para la pregunta sobre energía solar, un resumen útil abarca estas cuatro subpreguntas: - ¿Cuál es la eficiencia récord de las células en tándem de perovskita y silicio, y quién la tiene? - ¿Cuánto duran a la intemperie y qué limita su vida útil? - ¿Qué empresas las fabrican y a qué escala? - ¿Qué pruebas y certificaciones necesitan antes de venderse? Edita las subpreguntas propuestas hasta que coincidan con lo que buscas. Usa **Añadir una subpregunta** para añadir una y **Quitar** para eliminar otra; un resumen admite de una a seis. La segunda subpregunta es la que más importa aquí: la eficiencia es la cifra que se lleva los titulares, pero la vida útil es lo que decide si un panel solar se puede vender. En **Alcance (opcional)**, escribe `2024–2026`. Así la investigación se centra en resultados actuales y no en récords antiguos que ya se han superado. Por último, elige una profundidad. Cada una fija hasta dónde puede llegar la ejecución: | Profundidad | Búsquedas | Páginas leídas | Tiempo | | --- | --- | --- | --- | | Rápida | hasta 8 | hasta 15 | unos 10 min | | Estándar | hasta 20 | hasta 40 | unos 20 min | | Profunda | hasta 50 | hasta 100 | unos 40 min | Elige **Estándar**. Cuatro subpreguntas con cuarenta páginas para leer entre todas bastan para este tema, y la ejecución termina en menos de media hora. Después elige **Iniciar la investigación**. Has aprobado el resumen y la ejecución ha empezado. En el siguiente paso seguirás su progreso en el chat. ## Paso 4: seguir la ejecución Mientras la investigación trabaja, una tarjeta del chat muestra lo que está haciendo. En este paso leerás esa tarjeta y aprenderás qué ocurre en cada etapa. La línea de estado de la tarjeta pasa por estas etapas, y repite algunas cuando hace falta: - **Buscando en la web…** — Conduit envía a Exa consultas de búsqueda para cada subpregunta. - **Leyendo páginas…** — lee completos los resultados más prometedores, de tres en tres, incluidos PDF de hasta 20 MB. La tarjeta muestra el sitio que está leyendo. - **Extrayendo afirmaciones…** — un modelo lee cada página y extrae afirmaciones, cada una con las palabras exactas de la página que la respaldan. - **Buscando lagunas…** — si una subpregunta sigue sin respuesta, la investigación vuelve a buscar. - **Escribiendo el informe…** y **Comprobando las citas con las fuentes…** — el informe se redacta a partir de las afirmaciones comprobadas y se revisa. Bajo la línea de estado, los contadores de **Búsquedas** y **Páginas leídas** muestran cuánto del presupuesto se ha usado, por ejemplo `7 de 20`, y **Afirmaciones encontradas** indica cuántas afirmaciones se han extraído hasta ahora. La ejecución de este tutorial usó GLM 5.3 Flash, un modelo de bajo costo, a través de OpenRouter, y terminó en pocos minutos. Para la pregunta sobre energía solar, gran parte de la mejor evidencia está en informes de laboratorios nacionales y en artículos de investigación, muchos de ellos en PDF. Como la investigación lee documentos completos y no fragmentos de resultados de búsqueda, puede usar esas fuentes directamente. **Nota:** Puedes elegir **Detener** en cualquier momento. La investigación no tira su trabajo: redacta un informe con las afirmaciones que ha verificado hasta ese punto, con una nota al principio que indica que la ejecución se detuvo antes de tiempo. Cuando la tarjeta indique que la ejecución ha terminado, el informe estará listo. A continuación lo abrirás y leerás los hallazgos. ## Paso 5: leer el informe Cuando termina la ejecución, la tarjeta muestra un breve resumen, cuántas fuentes se citaron y se leyeron — por ejemplo `8 citadas · 8 leídas` — y un botón **Abrir el informe**. En este paso abrirás el informe y verás cómo está organizado. Elige **Abrir el informe**. El informe se abre junto al chat, con estas secciones (sus títulos los genera siempre la aplicación en inglés): - **Summary** (resumen) — la respuesta corta a tu pregunta. - **Findings** (hallazgos) — una parte por subpregunta, con citas numeradas como `[3]` después de cada afirmación. - **Where sources disagree** (dónde discrepan las fuentes) — se incluye cuando las fuentes dan respuestas contradictorias. - **Open questions** (preguntas abiertas) — subpreguntas que la ejecución no pudo responder, con los sitios que no pudo leer. - **Sources** (fuentes) — la lista numerada de páginas citadas, cada una con la fecha en que se descargó, seguida de las páginas que leyó pero no citó. Si la tarjeta dice que se omitieron algunas afirmaciones porque sus citas no se encontraron en sus fuentes, es la comprobación de citas haciendo su trabajo, y es lo que verás en el siguiente paso. ## Paso 6: comprobar una afirmación con su fuente Un informe con citas solo sirve si las citas se sostienen. En este paso comprobarás tú mismo una afirmación y verás cómo las ha comprobado ya Conduit todas. Elige una afirmación de la sección **Findings** — la eficiencia récord es una buena opción — y anota su número de cita. En la tarjeta, despliega la lista de fuentes y elige esa fuente. La página se abre en tu navegador, donde puedes encontrar el pasaje en el que se basa la afirmación. Conduit ya ha hecho esa misma comprobación con cada afirmación antes de escribir el informe: 1. **Cada afirmación lleva una cita.** El modelo que lee una página debe devolver las palabras exactas que respaldan cada afirmación. 2. **El código busca esas palabras en la página.** El código de Conduit, no el modelo, busca la cita en el texto guardado de la página — al menos 20 caracteres de ella, sin distinguir mayúsculas, espacios ni comillas tipográficas. Una afirmación cuya cita no está se descarta. 3. **Solo las afirmaciones comprobadas llegan al redactor.** Los números de cita y la lista de fuentes los genera la aplicación, no los escribe el modelo. 4. **Una pasada de revisión lee el borrador.** Busca frases que dicen más que su fuente o que enuncian un hecho sin cita, y las corrige. 5. **Las fuentes débiles se señalan.** Cada página recibe una valoración de credibilidad, y una fuente con valoración baja se marca en la lista de fuentes con el motivo. Los sitios oficiales, como los laboratorios gubernamentales, nunca se valoran como bajos. En un tema como las células solares, donde un comunicado de prensa y una medición certificada de laboratorio pueden dar cifras muy distintas, estas comprobaciones hacen del informe algo en lo que puedes confiar y que puedes verificar. ## Preguntas **¿Necesito una clave de API de Exa?** No. Conduit llega a Exa a través del servidor MCP alojado de Exa, que Exa ofrece gratis y sin clave, con límites de frecuencia. Si una ejecución avisa de que la búsqueda gratuita de Exa está ocupada, espera un minuto o añade una clave en **Configuración → Búsqueda web**; según Exa, una clave eleva los límites, y su plan gratuito da a las cuentas nuevas 10 dólares de crédito, que se reponen hasta 10 dólares cada mes. **¿Cuánto cuesta una ejecución de investigación?** Conduit es gratis, y la búsqueda de Exa sin clave también. Lo que pagas es el modelo: cada paso de planificación, lectura y redacción es una llamada al proveedor que elegiste, facturada a tu propia clave. Cada profundidad tiene un tope de tokens — 150 000 tokens para Rápida, 400 000 para Estándar y 1 000 000 para Profunda — y, al alcanzarlo, la ejecución se detiene y redacta lo que tiene. Cada llamada queda registrada en Uso y costo. **¿La investigación usa la búsqueda web propia de mi modelo?** No. La investigación siempre busca a través del backend de búsqueda local que eliges en Configuración, aunque la fuente de búsqueda de los chats normales esté puesta en la búsqueda alojada del proveedor. La búsqueda alojada responde preguntas; la investigación necesita una lista de páginas que pueda leer y citar. **¿Puedo usar Tavily o Brave en lugar de Exa?** Sí. Elige Tavily, Brave Search o tu propio SearXNG en **Backend de búsqueda local**. Tavily y Brave necesitan una clave de API; SearXNG necesita la dirección de tu instancia. DuckDuckGo también aparece en la lista, pero solo devuelve fragmentos de estilo enciclopédico, así que encaja mal con la investigación. **¿Puede una página web tomar el control de la investigación?** No. El texto de una página solo llega a una llamada al modelo que no tiene herramientas, así que una página con instrucciones no puede hacer que Conduit busque, descargue o guarde nada. Las afirmaciones cuyo texto parece una instrucción se descartan, y Conduit solo descarga direcciones https públicas que provengan de los resultados de búsqueda. ## Conclusión En este tutorial activaste la búsqueda web con Exa como backend, hiciste una pregunta de investigación sobre las células solares en tándem de perovskita y silicio, le diste forma a la ejecución con un resumen, la seguiste mientras leía páginas y comprobaste el informe con citas contra sus fuentes — todo ello sin una cuenta de Exa. A partir de aquí, prueba la investigación con una pregunta de tu propio campo, o elige **Escribir a partir de este informe** en la tarjeta para convertir el informe en un borrador de artículo que cita los mismos hechos verificados. Para ir más allá, explora estas guías: - [La documentación de la investigación](https://conduitllm.com/es/docs.html#research), con todos los ajustes y límites. - [Chatea con tus documentos](https://conduitllm.com/es/use-cases/chat-with-documents.html), para obtener respuestas con citas de tus propios archivos en lugar de la web. - [Las guías de proveedores](https://conduitllm.com/providers.html) (en inglés), para elegir y configurar el modelo que ejecuta tus investigaciones. [Descargar Conduit](https://github.com/runningpixels/conduit/releases) Fuentes de los datos sobre Exa, comprobadas el 6 de octubre de 2026: la [página de inicio](https://exa.ai) de Exa (índice y extractos destacados), la [documentación del servidor MCP](https://exa.ai/docs/reference/exa-mcp) (uso sin clave, límites de frecuencia, claves de API), los [precios](https://exa.ai/pricing) (plan gratuito) y la [política de privacidad](https://exa.ai/privacy-policy) (datos de las consultas). Los detalles de Conduit corresponden a la última versión y se pueden comprobar en [la documentación](https://conduitllm.com/es/docs.html) y en [el código fuente](https://github.com/runningpixels/conduit). ¿Has encontrado un error? [Cuéntanoslo](https://github.com/runningpixels/conduit/discussions) y lo corregiremos. ## Relacionados - [Cómo automatizar tareas con los flujos de trabajo de Conduit](https://conduitllm.com/es/automate-with-workflows.html) — Crea en Conduit un flujo de trabajo que vigila las versiones de un proyecto, resume cada una con un modelo barato y te avisa solo de cambios incompatibles. - [Cómo enseñar un servidor MCP a un cliente](https://conduitllm.com/es/mcp-distribution.html) — Alojar un servidor MCP no es una demo para un cliente. Comparamos un chat alojado, Claude Desktop con una extensión y tu propio cliente de escritorio.