Semantic Scholar FastMCP 서버는 애플리케이션과 Semantic Scholar 데이터베이스 간에 위치하는 RESTful API를 제공하여 학술 연구를 간소화합니다. 메타데이터 검색, 초록 요약, 인용 추출, 질문 답변과 같은 여러 프롬트 체인(MCP)을 병렬로 관리하여 하나의 응답에서 완전한 결과를 생성합니다. 개발자는 각 체인의 매개변수, 언어 모델 교체 또는 사용자 정의 핸들러를 구성하여 복잡한 오케스트레이션 로직 없이도 빠른 문헌 리뷰 어시스턴트, 연구 챗봇 및 도메인 특화 지식 파이프라인을 빠르게 배포할 수 있습니다.

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.

Faraday Web Researcher Agent는 웹사이트를 자동으로 탐색하고 관련 데이터를 스크래핑하며 포괄적인 요약을 생성하는 파이썬 기반 AI 에이전트입니다. OpenAI의 대형 언어 모델과 LangChain 프레임 워크를 활용하여 여러 웹 내비게이션과 처리 단계를 체인처럼 연결하여 철저한 커버리지를 보장합니다. 사용자는 통계 수집, 핵심 포인트 추출 또는 문헌 검토 등 연구 목적을 지정하며, 에이전트는 페이지네이션과 동적 콘텐츠를 처리하면서 워크플로를 수행합니다. 결과는 JSON 또는 CSV로 내보낼 수 있어 분석 도구와의 연동이 용이합니다. 반복적인 연구 작업을 자동화함으로써 Faraday는 생산성을 향상시키고 인적 오류를 줄이며 학계, 마케팅, 경쟁 정보 등에서 통찰력을 빠르게 제공합니다.