Der LangChain KI-Wissenschaftler V2 nutzt große Sprachmodelle und das Agenten-Framework von LangChain, um Forscher in jeder Phase des wissenschaftlichen Prozesses zu unterstützen. Er liest akademische Papiere für Literaturübersichten, generiert neue Hypothesen, skizziert experimentelle Protokolle, erstellt Laborberichte und produziert Code für die Datenanalyse. Nutzer interagieren über CLI oder Notizbuch, passen Aufgaben durch Prompt-Vorlagen und Konfigurationen an. Durch die Koordination mehrstufiger Denkprozesse beschleunigt er die Entdeckung, reduziert manuellen Arbeitsaufwand und sorgt für reproduzierbare Forschungsergebnisse.

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.