L'agent Faraday Web Researcher est un agent IA basé sur Python qui facilite la recherche en ligne en naviguant automatiquement sur des sites Web, en extrayant des données pertinentes et en générant des résumés complets. En utilisant les grands modèles linguistiques d'OpenAI et le framework LangChain, il chaînade plusieurs étapes de navigation et de traitement pour assurer une couverture approfondie. Les utilisateurs définissent leurs objectifs de recherche, comme collecter des statistiques, extraire des points clés ou compiler des revues de littérature, et l'agent exécute le flux de travail, en gérant la pagination et le contenu dynamique. La sortie peut être exportée en JSON ou CSV, facilitant l'intégration avec des outils analytiques. En automatisant des tâches de recherche répétitives, Faraday augmente la productivité, réduit les erreurs humaines et accélère l'obtention d'insights pour le monde académique, le marketing, la veille concurrentielle, et plus encore.

Semantic Scholar FastMCP Server est conçu pour rationaliser la recherche académique en exposant une API RESTful placée entre votre application et la base de données Semantic Scholar. Il orchestre plusieurs chaînes de prompt (MCP) en parallèle—comme la récupération de métadonnées, le résumé d'abstraits, l'extraction de citations et la réponse à des questions—pour produire des résultats entièrement traités en une seule réponse. Les développeurs peuvent configurer les paramètres de chaque chaîne, échanger les modèles de langue ou ajouter des gestionnaires personnalisés, permettant un déploiement rapide d'assistants en revue de la littérature, de chatbots de recherche et de pipelines de connaissances spécifiques au domaine, sans construire de logique d'orchestration complexe de zéro.

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.

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.