Semantic Scholar FastMCP Serverは、アプリケーションとSemantic Scholarデータベースの間に置かれるRESTful APIを公開することで、学術研究を合理化します。メタデータ取得、要約、引用抽出、クエリ応答などの複数のプロンプトチェーン（MCP）を並行して管理し、単一のレスポンスですべての結果を生成します。開発者は、各チェーンのパラメータ設定や言語モデルの交換、カスタムハンドラーの追加を行い、複雑なオーケストレーションロジックを構築せずに文献レビューアシスタントや研究チャットボット、ドメイン固有知識パイプラインを迅速に展開できるようにします。

Stellrは、バイオファーマ産業の科学者に向けて文書化とデータ管理を強化するために開発された最先端の電子ラボノート (ELN) です。このデジタルツールは、研究者やラボ作業者が古い紙ベースの方法から、より効率的でアクセス可能で centralized なプラットフォームに移行するのを助けます。Stellrは、すべてのラボデータを centralized し、チーム内で簡単に検索可能で共有できるようにします。このプラットフォームのユーザーフレンドリーなインターフェースは、実験の文書作成とラボ結果の管理プロセスを簡素化し、生産性を推進し、業界の基準に準拠することを保証します。

AgenticIR（Agentic Information Retrieval）は、LLMを搭載したエージェントが自主的にIRワークフローを計画・実行できるモジュール式のフレームワークです。クエリ生成、ドキュメントリトリーバー、サマライザーなどのエージェント役割を定義し、カスタマイズ可能なシーケンスで動作させられます。エージェントは生のテキストを取得し、中間結果に基づいてクエリを改善し、抽出したパッセージを簡潔な要約にまとめることも可能です。フレームワークは、反復ウェブ検索、APIを用いたデータ取り込み、ローカルドキュメントのパースなど、多段階のパイプラインをサポートします。開発者はエージェントのパラメータ調整、異なるLLMの差し込み、動作方針の微調整も行えます。AgenticIRはまた、ログ記録、エラー処理、大規模な情報収集を高速化するための並列エージェント実行も提供します。最小限のコード設定で、研究者やエンジニアは自主的な検索システムの試作と展開が可能です。