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。

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。

Deep Research AI Agentは、Webスクレイピングモジュール、言語モデルベースの要約ツール、洞察抽出パイプラインを連結させて、オンライン記事、学術雑誌、カスタムソースからデータを収集するオープンソースのフレームワークです。GPT-3.5、GPT-4、その他OpenAIモデルをサポートし、質問プロンプトやメモリ設定をユーザーのニーズに合わせて調整できます。主要ポイントや引用を抽出した後、情報を包括的なMarkdownまたはPDFレポートに整理します。データベース統合、API経由のデータ取得、カスタム分析機能のプラグイン拡張も可能です。このエージェントは文献レビュー、市場調査、技術的デュー・デリジェンスを効率化し、手作業を削減し、高品質なアウトプットを保証します。