L'agent AI Researcher agit comme un assistant virtuel de recherche qui automatise les phases clés de l'investigation scientifique. Il commence par accepter un sujet défini par l'utilisateur et effectue des recherches bibliographiques automatisées sur des bases de données en ligne via la recherche web intégrée. Il extrait puis résume les articles les plus pertinents, met en évidence les résultats essentiels et identifie les lacunes de recherche. À partir de ces insights, l'agent génère de nouvelles questions de recherche et propose des esquisses de conception expérimentale. Le cadre supporte des pipelines de tâches personnalisables, permettant aux utilisateurs d'ajuster les paramètres de recherche, la profondeur des résumés et les stratégies de génération d'idées. Toutes les interactions se font via une interface en ligne de commande simple, utilisant des scripts Python et les API OpenAI. Les chercheurs peuvent revoir, affiner et exporter les résultats pour accélérer les revues de littérature et la planification préliminaire.

Virtual Scientists V2 sert de cadre modulaire d'agents IA dédié à la recherche scientifique. Il définit plusieurs scientifiques virtuels—Chimiste, Physicien, Biologiste et Data Scientist—chacun doté de connaissances spécifiques au domaine et d'intégrations d'outils. Ces agents utilisent LangChain pour orchestrer les appels API vers des sources comme Semantic Scholar, ArXiv et la recherche Web, permettant la récupération automatisée de la littérature, l'analyse contextuelle et l'extraction de données. Les utilisateurs scriptent des tâches en définissant les objectifs de recherche ; les agents collectent automatiquement des articles, résument les méthodologies et les résultats, proposent des protocoles expérimentaux, génèrent des hypothèses et produisent des rapports structurés. Le cadre supporte des plugins pour des outils et workflows personnalisés, favorisant l'extensibilité. En automatisant les tâches de recherche répétitives, Virtual Scientists V2 accélère la génération d'insights et diminue l'effort manuel dans les projets pluridisciplinaires.

Deep Research AI Agent est un framework open source conçu pour automatiser chaque étape du processus de recherche. En enchaînant modules de scraping web, résumeurs basés sur des modèles de langage et pipelines d'extraction d'insights, il collecte des données à partir d'articles en ligne, de revues académiques et de sources personnalisées. Il prend en charge GPT-3.5, GPT-4 et d'autres modèles OpenAI, permettant aux utilisateurs de personnaliser les prompts et la mémoire selon leurs besoins. Après avoir extrait les points clés et citations, il organise l'information en rapports Markdown ou PDF complets. Les chercheurs peuvent étendre ses capacités via des plugins pour l'intégration des bases de données, la récupération de données via API, et des fonctions d'analyse personnalisées. Cet agent facilite la revue de littérature, la recherche de marché et la diligence technique, en réduisant l'effort manuel et en garantissant des résultats de haute qualité.