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。

Agent Scriptは、大規模言語モデル上に宣言型スクリプト層を提供し、YAMLまたはJSONのスクリプトを書いてエージェントのワークフロー、ツール呼び出し、メモリ使用を定義できます。OpenAIやローカルLLM、その他のプロバイダーをプラグインし、外部APIをツールとして接続し、長期メモリバックエンドを設定可能です。このフレームワークは、コンテキスト管理、非同期実行、詳細なロギングを標準で処理します。最小限のコードでチャットボット、RPAワークフロー、データ抽出エージェント、カスタム制御ループのプロトタイピングが可能であり、AI駆動の自動化の構築、テスト、展開を容易にします。

Deep-Research-With-Web-Scraping-by-LLM-And-AI-Agentは、ウェブスクレイピング技術と大規模言語モデルの能力を組み合わせて、研究ワークフローを自動化するように設計されています。ユーザーはターゲットドメインを定義し、URLパターンや検索クエリを指定し、BeautifulSoupなどのライブラリを使って解析ルールを設定します。このフレームワークは、HTTPリクエストを調整して生のテキスト、表、メタデータを抽出し、得られたコンテンツをLLMに渡して要約、トピッククラスタリング、Q&A、データ正規化などのタスクを行います。繰り返しループをサポートし、LLMの出力に次のスクレイピングタスクを導くことも可能です。ビルトインキャッシング、エラー処理、設定可能なプロンプトテンプレートも備え、学術文献レビュー、競合インテリジェンス、市場調査の自動化に最適です。