Virtual Scientists V2は、科学研究に特化したモジュール式のAIエージェントフレームワークです。化学者、物理学者、生物学者、データサイエンティストなど、各分野の知識とツール連携を備えた複数の仮想科学者を定義しています。これらのエージェントはLangChainを利用してSemantic Scholar、ArXiv、ウェブ検索などの情報源へのAPI呼び出しを調整し、自動的な文献取得、背景分析、データ抽出を可能にします。ユーザーは研究目的を指定してタスクをスクリプト化し、エージェントは論文の収集、方法と結果の要約、実験プロトコルの提案、仮説の生成、構造化されたレポートの作成を自律的に行います。このフレームワークは、カスタムツールやワークフローのプラグインに対応し、拡張性を促進します。繰り返しの研究タスクを自動化することで、Virtual Scientists V2は知見の生成を加速し、多分野のプロジェクトの手作業を削減します。

AI Researcherエージェントは、科学的調査の重要なフェーズを自動化するバーチャルリサーチアシスタントとして機能します。ユーザー定義のトピックを受け取り、連携したウェブ検索を通じてオンラインデータベースから文献検索を自動的に行います。その後、最も関連性の高い論文を抽出・要約し、主要な発見をハイライトし、研究のギャップを特定します。これらの洞察をもとに、新しい研究課題を生成し、実験設計のアウトラインを提案します。フレームワークはカスタマイズ可能なタスクパイプラインをサポートしており、検索パラメータや要約の深さ、アイデア生成戦略を調整できます。すべての操作はPythonスクリプトとOpenAI APIを使ったシンプルなコマンドラインインターフェースを通じて行われ、研究者は結果をレビュー・調整・エクスポートして、文献レビューや早期計画を促進します。

DistillerSRはAI駆動のソフトウェアで、文献レビューのすべての段階を効率化し、プロセスを迅速かつ正確に行います。データ抽出、品質評価、統合などのタスクを自動化し、研究者が分析と解釈に集中できるようにします。強力な機能セットを備えたDistillerSRは、チームがワークフローを効率的に管理し、高いデータ精度とエラー率の低下を保証するのに役立ちます。また、チームの生産性を向上させるためのコラボレーションツールも含まれています。