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.

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.