IRIS（インタラクティブ・リサーチ・アイデーション・システム）は、研究者が研究アイデアを迅速にプロトタイプ化できるAI駆動のアシスタントです。ユーザーは研究トピックや分野を入力し、IRISは適切な研究質問を作成し、重要な概念を特定し、関連する文献の要約を統合し、実験デザインや方法論を提案します。これらの洞察をカスタマイズ可能なワークフローに整理し、仮説の構築、データ収集計画、結果の解釈フレームワークを支援します。反復的なチャットを通じて、IRISはフィードバックに基づいて出力を洗練し、研究目標に一致させ、PDF、DOCX、Markdownなどの形式で構造化されたレポートをエクスポートします。反復的なタスク自動化とクリエイティブなブレインストーミングを強化し、学術・R&D・スタートアップの早期段階の研究を加速し、イノベーションを促進し、洞察までの時間を短縮します。

マルチエージェントAIリサーチャーは、ユーザーが複数のAIエージェントを構成・展開して複雑な科学的調査に共同で取り組めるモジュール式で拡張性のあるフレームワークを提供します。文献分析に基づいて研究方針を提案する仮説生成エージェント、仮説をモデル化しテストする実験シミュレーションエージェント、シミュレーション出力を処理するデータ分析エージェント、研究結果を構造化された文書にまとめるドラフトエージェントを備えています。プラグインサポートにより、カスタムモデルやデータソースの組み込みも可能です。オーケストレーターはエージェントの相互作用を管理し、各ステップを記録して追跡性を確保します。繰り返し作業の自動化や研究開発ワークフローの高速化に最適で、多様な研究分野における再現性とスケーラビリティを保証します。

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。