Virtual Scientists V2 funciona como un marco modular de agentes de IA adaptados a la investigación científica. Define múltiples científicos virtuales—químico, físico, biólogo y científico de datos—cada uno equipado con conocimientos específicos del dominio y con integraciones de herramientas. Estos agentes usan LangChain para coordinar llamadas a APIs de fuentes como Semantic Scholar, ArXiv y búsqueda web, permitiendo la recuperación automatizada de literatura, análisis contextual y extracción de datos. Los usuarios scriptian tareas especificando objetivos de investigación; los agentes recopilan automáticamente artículos, resumen metodologías y resultados, proponen protocolos experimentales, generan hipótesis y producen informes estructurados. El marco soporta plugins para herramientas y flujos de trabajo personalizados, promoviendo extensibilidad. Automatizando tareas repetitivas de investigación, Virtual Scientists V2 acelera la generación de ideas y reduce el esfuerzo manual en proyectos multidisciplinares.

El Agente de IA para Investigación Profunda es un marco en Python de código abierto, diseñado para realizar tareas de investigación exhaustivas. Utiliza búsqueda web integrada, ingesta de PDFs y pipelines de NLP para descubrir fuentes relevantes, analizar documentos técnicos y extraer insights estructurados. El agente encadena solicitudes mediante LangChain y OpenAI, permitiendo respuestas contextualizadas, formateo automático de citas y resumen de múltiples documentos. Los investigadores pueden ajustar ámbitos de búsqueda, filtrar por fecha de publicación o dominio, y generar informes en markdown o JSON. Esta herramienta minimiza el tiempo de revisión manual de literatura y garantiza resúmenes de alta calidad y consistentes en diversas áreas de investigación.