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.

Agent Script proporciona una capa de scripting declarativa sobre modelos de lenguaje grandes, permitiéndote escribir scripts en YAML o JSON que definan flujos de trabajo del agente, llamadas a herramientas y uso de memoria. Puedes conectar OpenAI, LLM locales u otros proveedores, conectar APIs externas como herramientas y configurar backends de memoria a largo plazo. El marco gestiona la gestión del contexto, ejecución asíncrona y registros detallados de forma predeterminada. Con un mínimo código, puedes prototipar chatbots, flujos RPA, agentes de extracción de datos o bucles de control personalizados, facilitando la creación, prueba y despliegue de automatizaciones alimentadas por IA.

BankStatementExtract permite a los usuarios automatizar la conversión de estados de cuenta bancarios en hojas de cálculo de Excel. Al subir estados en PDF, los usuarios pueden definir esquemas de extracción personalizados asegurando que la salida se ajuste a sus requisitos exactos. Este proceso elimina la necesidad de entrada manual de datos, proporcionando resultados en segundos con una precisión del 99.8%. El servicio admite la procesamiento múltiple de PDF con páginas ilimitadas, asegurando una extracción rápida y precisa. Todos los archivos procesados se eliminan inmediatamente, garantizando la privacidad y seguridad de los datos.

Deep-Research-With-Web-Scraping-by-LLM-And-AI-Agent está diseñado para automatizar el flujo de trabajo de investigación completo combinando técnicas de web scraping con capacidades de grandes modelos de lenguaje. Los usuarios definen dominios objetivo, especifican patrones URL o consultas de búsqueda, y establecen reglas de análisis usando BeautifulSoup u otras librerías similares. El framework orquesta solicitudes HTTP para extraer texto en bruto, tablas o metadatos, y luego alimenta el contenido en un LLM para tareas como resumen, agrupamiento de temas, preguntas y respuestas o normalización de datos. Soporta bucles iterativos donde las salidas del LLM guían tareas de scraping posteriores, permitiendo profundizar en fuentes relacionadas. Con caché incorporado, manejo de errores y plantillas de prompt configurables, este agente agiliza la recopilación completa de información, ideal para revisiones de literatura académica, inteligencia competitiva y automatización de investigación de mercado.