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.

LangChain AI Scientist V2 aprovecha modelos de lenguaje grandes y el marco de agentes de LangChain para asistir a los investigadores en cada etapa del proceso científico. Ingesta artículos académicos para revisiones de literatura, genera nuevas hipótesis, esboza protocolos experimentales, redacta informes de laboratorio y produce código para análisis de datos. Los usuarios interactúan vía CLI o cuaderno, personalizando tareas con plantillas de prompts y configuraciones. Al coordinar cadenas de razonamiento de múltiples pasos, acelera los descubrimientos, reduce el trabajo manual y asegura resultados reproducibles.

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.

Deep Research AI Agent es un marco de código abierto diseñado para automatizar cada etapa del proceso de investigación. Al encadenar módulos de extracción web, resúmenes basados en modelos de lenguaje y pipelines de extracción de insights, recopila datos de artículos en línea, revistas académicas y fuentes personalizadas. Soporta GPT-3.5, GPT-4 y otros modelos de OpenAI, permitiendo a los usuarios personalizar las preguntas y configuraciones de memoria según sus necesidades. Tras extraer puntos clave y citas, organiza la información en informes completos en markdown o PDF. Los investigadores pueden ampliar sus capacidades con plugins para integración con bases de datos, recuperación de datos vía API y funciones de análisis personalizadas. Este agente agiliza revisiones de literatura, investigación de mercado y diligencias técnicas, reduciendo esfuerzo manual y garantizando resultados de alta calidad y consistentes.

El agente AI Researcher actúa como un asistente virtual de investigación que automatiza fases clave de la indagación científica. Comienza aceptando un tema definido por el usuario y realiza búsquedas en línea en bases de datos mediante búsqueda web integrada. Luego extrae y resume los artículos más relevantes, destaca hallazgos centrales e identifica brechas en la investigación. Usando estos insights, el agente genera nuevas preguntas de investigación y propone esquemas de diseño experimental. El marco soporta pipelines de tareas personalizables, permitiendo a los usuarios ajustar parámetros de búsqueda, la profundidad del resumen y estrategias de generación de ideas. Todas las interacciones ocurren mediante una interfaz de línea de comandos sencilla, usando scripts Python y APIs de OpenAI. Los investigadores pueden revisar, refinar y exportar resultados para acelerar revisiones de literatura y planificación temprana.