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 cadre Python open source conçu pour effectuer des tâches de recherche complètes. Il exploite la recherche web intégrée, l’ingestion de PDFs et des pipelines NLP pour découvrir des sources pertinentes, analyser des documents techniques et extraire des insights structurés. L’agent enchaîne les demandes via LangChain et OpenAI, permettant des réponses contextuelles, la mise en forme automatique des citations et la synthèse multi-document. Les chercheurs peuvent ajuster les portées de recherche, filtrer par date de publication ou domaine, et générer des rapports en Markdown ou JSON. Cet outil minimise le temps de revue de littérature manuel et garantit des résumés cohérents et de haute qualité dans divers domaines de recherche.