Virtual Scientists V2 dient als modulares KI-Agenten-Framework, das auf wissenschaftliche Forschung zugeschnitten ist. Es definiert mehrere virtuelle Wissenschaftler—Chemiker, Physiker, Biologen und Data Scientists—jeder mit domänenspezifischem Wissen und Tool-Integrationen. Diese Agenten nutzen LangChain, um API-Aufrufe zu Quellen wie Semantic Scholar, ArXiv und Web-Suche zu orchestrieren, um automatisierte Literaturbeschaffung, kontextuelle Analyse und Datenextraktion durchzuführen. Benutzer skripten Aufgaben, indem sie Forschungsziele angeben; die Agenten sammeln autonom Paper, fassen Methoden und Ergebnisse zusammen, schlagen experimentelle Protokolle vor, generieren Hypothesen und produzieren strukturierte Berichte. Das Framework unterstützt Plugins für benutzerdefinierte Tools und Workflows und fördert die Erweiterbarkeit. Durch Automatisierung repetitiver Forschungsaufgaben beschleunigt Virtual Scientists V2 die Erkenntnisgewinnung und reduziert manuellen Aufwand in multidisziplinären Projekten.

Der AI Researcher-Agent fungiert als virtueller Forschungsassistent, der wichtige Phasen wissenschaftlicher Untersuchungen automatisiert. Er beginnt mit der Annahme eines nutzerdefinierten Themas und führt automatisierte Literaturrecherchen in Online-Datenbanken über die integrierte Websuche durch. Anschließend extrahiert und fasst er die relevantesten Artikel zusammen, hebt Kernbefunde hervor und identifiziert Forschungslücken. Mit diesen Erkenntnissen generiert der Agent neue Forschungsfragen und schlägt Versuchsdesigns vor. Das Framework unterstützt anpassbare Aufgaben-Pipelines, mit denen Nutzer Suchparameter, Zusammenfassungs-Tiefe und Ideenfindungsstrategien einstellen können. Alle Interaktionen erfolgen über eine einfache Kommandozeilenschnittstelle unter Verwendung von Python-Skripten und OpenAI-APIs. Forscher können Ergebnisse überprüfen, verfeinern und exportieren, um Literaturübersichten und die frühe Planungsphase zu beschleunigen.

DistillerSR ist eine KI-gestützte Software, die alle Phasen von Literaturübersichten optimiert und den Prozess schneller und genauer macht. Sie automatisiert Aufgaben wie Datenextraktion, Qualitätsbewertung und Synthese, damit Forscher sich auf Analyse und Interpretation konzentrieren können. Mit ihrem umfangreichen Funktionsumfang hilft DistillerSR Teams, ihre Workflows effizient zu verwalten und gleichzeitig eine höhere Datenqualität sowie reduzierte Fehlerraten zu gewährleisten. Außerdem umfasst es Kollaborationstools zur Steigerung der Teamproduktivität.