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.

AI Researcher 에이전트는 과학적 탐구의 핵심 단계를 자동화하는 가상 연구 보조 역할을 합니다. 사용자 정의 주제를 수락하고 통합된 웹 검색을 통해 온라인 데이터베이스에서 문헌 검색을 자동 수행합니다. 그 후 가장 관련성 높은 논문을 추출하고 요약하며, 핵심 발견과 연구 격차를 파악합니다. 이러한 통찰을 바탕으로 새로운 연구 문제를 생성하고 실험 설계 개요를 제안합니다. 이 프레임워크는 사용자 지정 가능한 작업 파이프라인을 지원하여 검색 매개변수, 요약 깊이, 아이디어 생성 전략을 조정할 수 있으며, 모든 상호작용은 파이썬 스크립트와 OpenAI API를 통해 간단한 커맨드라인 인터페이스로 이루어집니다. 연구원들은 결과를 검토, 수정 및 내보내어 문헌 검토와 초기 기획을 촉진할 수 있습니다.

DistillerSR은 AI 기반 소프트웨어로 문헌 리뷰의 모든 단계에서 프로세스를 간소화하여 더 빠르고 정확하게 만듭니다. 데이터 추출, 품질 평가 및 종합과 같은 작업을 자동화하여 연구원이 분석 및 해석에 집중할 수 있도록 합니다. 강력한 기능 세트를 통해 DistillerSR은 팀이 더 높은 데이터 정확성과 오류율 감소를 보장하면서 워크플로를 효율적으로 관리하도록 도와줍니다. 또한 팀 생산성을 향상시키기 위한 협업 도구도 포함되어 있습니다.