Le LangChain AI Scientist V2 exploite de grands modèles de langage et le cadre d'agents de LangChain pour aider les chercheurs à chaque étape du processus scientifique. Il ingère des articles académiques pour les revues de littérature, génère de nouvelles hypothèses, esquisse des protocoles expérimentaux, rédige des rapports de laboratoire et produit du code pour l'analyse de données. Les utilisateurs interagissent via CLI ou carnet, en personnalisant les tâches via des modèles de prompt et des réglages de configuration. En orchestrant des chaînes de raisonnement multi-étapes, il accélère la découverte, réduit la charge de travail manuelle et garantit des résultats reproductibles.

WorFBench est un cadre complet open-source conçu pour évaluer les capacités des agents IA construits sur de grands modèles linguistiques. Il offre une large gamme de tâches — de la planification d’itinéraire à la génération de code — chacune avec des objectifs et des métriques d’évaluation clairement définis. Les utilisateurs peuvent configurer des stratégies d’agents personnalisées, intégrer des outils externes via des APIs standardisées et exécuter des évaluations automatisées enregistrant la performance en décomposition, profondeur de planification, précision de l’appel aux outils, et qualité du résultat final. Les tableaux de bord de visualisation intégrés permettent de suivre le parcours décisionnel de chaque agent, facilitant l’identification des forces et faiblesses. La conception modulaire de WorFBench permet une extension rapide avec de nouvelles tâches ou modèles, favorisant la recherche reproductible et les études comparatives.