Der Faraday Web Researcher Agent ist ein in Python entwickelte KI, der die Online-Recherche vereinfacht, indem er automatisch Websites durchsucht, relevante Daten sammelt und umfassende Zusammenfassungen erstellt. Mit OpenAI’s großen Sprachmodellen und dem LangChain-Framework verbindet er mehrere Web-Navigations- und Verarbeitungsschritte, um eine gründliche Abdeckung sicherzustellen. Benutzer geben ihre Forschungsziele vor, z.B. das Sammeln von Statistiken, das Extrahieren von Schlüsselpunkten oder das Zusammenstellen von Literaturübersichten, und der Agent führt den Workflow aus, verwaltet Pagination und dynamische Inhalte. Die Ausgabe kann in JSON oder CSV exportiert werden, was die Integration mit Analysetools erleichtert. Durch Automatisierung repetitiver Rechercheaufgaben steigert Faraday die Produktivität, reduziert menschliche Fehler und beschleunigt Erkenntnisse für Wissenschaft, Marketing, Wettbewerbsanalyse und mehr.

Semantic Scholar FastMCP Server wurde entwickelt, um die wissenschaftliche Forschung zu vereinfachen, indem eine RESTful API bereitgestellt wird, die zwischen Ihrer Anwendung und der Semantic Scholar-Datenbank sitzt. Er koordiniert mehrere Prompt-Ketten (MCP) parallel – wie Metadatenabruf, Abstract-Zusammenfassung, Zitatextraktion und Fragebeantwortung – um vollständig verarbeitete Ergebnisse in einer einzigen Antwort zu liefern. Entwickler können die Parameter jeder Kette anpassen, Sprachmodelle austauschen oder benutzerdefinierte Handler hinzufügen, was eine schnelle Bereitstellung von Literaturüberprüfungsassistenten, Forschungs-Chatbots und domänenspezifischen Wissenspipelines ermöglicht, ohne komplexe Orchestrierungslogik von Grund auf neu zu entwickeln.

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.

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.