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.

Deep Research AI Agent ist ein Open-Source-Python-Framework, das für umfassende Forschungsaufgaben entwickelt wurde. Es nutzt integrierte Websuche, PDF-Ingestion und NLP-Pipelines, um relevante Quellen zu entdecken, technische Dokumente zu parsen und strukturierte Erkenntnisse zu extrahieren. Der Agent leitet Anfragen über LangChain und OpenAI weiter, ermöglicht kontextbewusstes Fragen, automatisierte Zitationsformate und die Zusammenfassung mehrerer Dokumente. Forscher können Suchbereiche anpassen, nach Veröffentlichungsdatum oder Domäne filtern und Berichte in Markdown oder JSON ausgeben. Dieses Tool minimiert Zeit für Literaturrecherche und sorgt für konsistente, hochwertige Zusammenfassungen in verschiedenen Forschungsbereichen.