Virtual Scientists V2는 과학 연구에 특화된 모듈식 AI 에이전트 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 Domain-specific knowledge와 도구 통합이 갖춰진 화학자, 물리학자, 생물학자, 데이터 과학자와 같은 다수의 가상 과학자를 정의합니다. 에이전트들은 LangChain을 이용하여 Semantic Scholar, ArXiv, 웹 검색과 같은 소스에 API 호출을 조율하며, 문헌 자동 검색, 맥락 분석, 데이터 추출을 가능하게 합니다. 사용자는 연구 목적을 지정하여 태스크를 스크립트화하며, 에이전트는 논문을 수집하고, 방법론과 결과를 요약하며, 실험 프로토콜을 제안하고, 가설을 생성하며, 구조화된 보고서를 작성합니다. 이 프레임워크는 커스터마이징 가능한 플러그인과 워크플로를 지원하여 확장성을 높입니다. 반복되는 연구 태스크를 자동화함으로써 Virtual Scientists V2는 인사이트 생성 속도를 높이고, 멀티디서플리너리 프로젝트의 수작업을 줄입니다.

LLMFlow는 복잡한 언어 모델 워크플로우를 설계, 테스트, 배포하는 선언적 방식을 제공합니다. 개발자는 프롬프트 또는 액션을 나타내는 노드를 만들고, 조건 또는 외부 도구 결과에 따라 분기하는 플로우로 체인합니다. 내장된 메모리 관리는 단계 간 맥락을 추적하며, 어댑터는 OpenAI, Hugging Face 등과의 원활한 통합을 가능하게 합니다. 플러그인을 통해 맞춤형 도구 또는 데이터 소스의 기능을 확장할 수 있습니다. 로컬, 컨테이너, 서버리스로 플로우를 실행하며, 사용 사례에는 대화형 에이전트, 자동 보고서 생성, 데이터 추출 파이프라인이 포함됩니다. 투명한 실행과 로깅을 제공합니다.