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.

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-Framework, das entwickelt wurde, um jede Phase des Forschungsprozesses zu automatisieren. Durch Verknüpfung von Web-Scraping-Modulen, sprachmodellbasierten Zusammenfassern und Erkenntnis-Exkturations-Pipelines sammelt es Daten aus Online-Artikeln, wissenschaftlichen Zeitschriften und benutzerdefinierten Quellen. Es unterstützt GPT-3.5, GPT-4 und andere OpenAI-Modelle, sodass Nutzer Fragenanpassungen und Speicher-Einstellungen an ihre Bedürfnisse anpassen können. Nach der Extraktion von Kernpunkten und Zitaten organisiert es die Informationen in umfassende Markdown- oder PDF-Berichte. Forscher können seine Fähigkeiten durch Plugins für Datenbankintegration, API-basierte Datenabrufe und benutzerdefinierte Analysefunktionen erweitern. Dieser Agent rationalisiert Literaturübersichten, Marktforschung und technische Due Diligence, reduziert manuellen Aufwand und gewährleistet konsistente, qualitativ hochwertige Ausgaben.