IRIS (Interactive Research Ideation System) ist ein KI-basierter Assistent, der Forschenden ermöglicht, Studienideen schnell zu prototypisieren. Nutzer geben ein Forschungsthema oder eine Domäne ein, und IRIS erstellt maßgeschneiderte Forschungsfragen, identifiziert Schlüsselkonzepte, synthetisiert relevante Literaturauszüge und schlägt experimentelle Designs oder methodische Ansätze vor. Es organisiert diese Erkenntnisse in anpassbare Arbeitsabläufe, die Hypothesenentwicklung, Datenplanung und Ergebnisseinterpretation unterstützen. Durch iterative Interaktionen verfeinert IRIS die Ausgaben basierend auf Feedback, stellt die Ausrichtung an Forschungszielen sicher und exportiert strukturierte Berichte in Formaten wie PDF, DOCX oder Markdown. Es automatisiert repetitive Aufgaben und fördert kreatives Brainstorming, wodurch es die frühe Forschung in Wissenschaft, F&E-Laboren und Startups beschleunigt, Innovation fördert und den Insight-Timing reduziert.

Multi-Agent AI Researcher bietet ein modulares, erweiterbares Framework, bei dem Benutzer mehrere KI-Agenten konfigurieren und bereitstellen können, um komplexe wissenschaftliche Fragen gemeinsam anzugehen. Es umfasst einen Hypothesenbildungs-Agenten, der Forschungsrichtungen basierend auf Literaturanalysen vorschlägt, einen Experimentsimulations-Agenten, der Hypothesen modelliert und testet, einen Datenanalyse-Agenten, der Simulationsergebnisse verarbeitet, und einen Entwurfs-Agenten, der Erkenntnisse in strukturierte Forschungsdokumente zusammenfasst. Mit Plugin-Unterstützung können Nutzer angepasste Modelle und Datenquellen integrieren. Der Orchestrator verwaltet die Interaktionen der Agenten und protokolliert jeden Schritt für die Nachvollziehbarkeit. Ideal zur Automatisierung repetitiver Aufgaben und Beschleunigung von F&E-Arbeitsabläufen sorgt es für Reproduzierbarkeit und Skalierbarkeit in verschiedenen Forschungsdomänen.

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.