Deep-Research-With-Web-Scraping-by-LLM-And-AI-Agent ist darauf ausgelegt, den End-to-End-Forschungsworkflow zu automatisieren, indem Web-Scraping-Techniken mit Fähigkeiten großer Sprachmodelle kombiniert werden. Nutzer definieren Zielbereiche, spezifizieren URL-Muster oder Suchanfragen und legen Parsing-Regeln mit BeautifulSoup oder ähnlichen Bibliotheken fest. Das Framework steuert HTTP-Anfragen, um Rohtexte, Tabellen oder Metadaten zu extrahieren, und speist die Inhalte in ein LLM für Aufgaben wie Zusammenfassung, Themenclustering, Fragen & Antworten oder Datenormalisierung. Es unterstützt iterative Schleifen, bei denen LLM-Ausgaben die nachfolgenden Scraping-Aufgaben lenken, was tiefe Einblicke in verwandte Quellen ermöglicht. Mit integriertem Cache, Fehlerbehandlung und konfigurierbaren Prompt-Vorlagen optimiert dieses Agent die umfassende Informationsbeschaffung, ideal für wissenschaftliche Literaturreviews, Wettbewerbsintelligenz und automatisierte Marktforschung.

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.

Agent Script stellt eine deklarative Skripting-Schicht über großen Sprachmodellen bereit, mit der Sie YAML- oder JSON-Skripte schreiben können, die Arbeitsabläufe des Agents, Tool-Aufrufe und Speichernutzung definieren. Sie können OpenAI, lokale LLMs oder andere Anbieter anschließen, externe APIs als Werkzeuge integrieren und Backend-Speicher für Langzeit- oder Kurzzeitspeicher konfigurieren. Das Framework verwaltet Kontext, asynchrone Ausführung und detailliertes Logging standardmäßig. Mit minimalem Code können Sie Chatbots, RPA-Workflows, Datenauszug-Agenten oder benutzerdefinierte Steuerungsschleifen prototypisieren, was die Erstellung, das Testen und den Einsatz KI-gestützter Automatisierungen erleichtert.