Virtuelle Wissenschaftler nutzt GPT-basierte Sprachmodelle, um spezialisierte KI-Agenten zu erstellen, die Expertinnen und Experten in verschiedenen Fachgebieten nachbilden. Jeder virtuelle Forscher ist mit maßgeschneidertem Prompt-Engineering ausgestattet, um genaue, kontextbewusste Antworten zu liefern, experimentelle Protokolle vorzuschlagen, wissenschaftliche Daten zu interpretieren und Erkenntnisse zu gewinnen. Nutzer wählen eine wissenschaftliche Persona, geben ihre Fragen oder Projektinformationen ein und erhalten detaillierte, fachdisziplinspezifische Anleitungen mit Referenzen und Begründungen für Bildungs- oder Forschungszwecke. Die Plattform ist auf GitHub Pages gehostet und vollständig Open-Source. Der Code unterstützt eine einfache Anpassung und Erweiterung neuer wissenschaftlicher Personas durch Modifikation der JSON-Konfigurationsdateien. Ideal für kollaborative Forschung, Lehrdemonstrationen oder persönliches Lernen überbrückt Virtuelle Wissenschaftler die Lücke zwischen KI-Sprachmodellen und praktischem wissenschaftlichem Problemlösen, indem er eine dynamische, interaktive Umgebung für komplexe Themen mit fachkundiger Anleitung bietet.

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.