IRIS(인터랙티브 연구 구상 시스템)는 연구자가 연구 아이디어를 신속하게 프로토타입할 수 있도록 하는 AI 지원 도우미입니다. 사용자는 연구 주제 또는 분야를 입력하고, IRIS는 맞춤형 연구 질문을 생성하며, 핵심 개념을 식별하고, 관련 문헌 초록을 종합하며, 실험 설계 또는 방법론을 제안합니다. 이러한 통찰력을 사용자 맞춤 워크플로우로 조직하고 가설 수립, 데이터 수집 계획, 결과 해석 프레임워크를 지원합니다. 반복적 채팅을 통해 IRIS는 피드백에 따라 산출물을 개선하고, 연구 목표와 일치시키며, PDF, DOCX 또는 Markdown 형식으로 구조화된 보고서를 내보낼 수 있습니다. 반복적인 작업 자동화와 창의적 브레인스토밍 강화를 통해 IRIS는 학문, R&D 연구소, 스타트업의 초기 연구를 가속화하여 혁신을 촉진하고 인사이트 도달 시간을 단축합니다.

멀티 에이전트 AI 리서처는 사용자가 복잡한 과학적 조사에 협력하여 해결할 수 있도록 여러 AI 에이전트를 구성 및 배포할 수 있는 모듈식 확장 가능한 프레임워크를 제공합니 다. 문헌 분석 기반의 연구 방향을 제안하는 가설 생성 에이전트, 가설을 모델링하고 테스트하는 실험 시뮬레이션 에이전트, 시뮬레이션 출력을 처리하는 데이터 분석 에이전트, 그리고 연구 결과를 구조화된 문서로 정리하는 초안 작성 에이전트를 포함하고 있습니다. 플러그인 지원으로 맞춤형 모델과 데이터 소스를 통합할 수 있으며, 오케스트레이터는 에이전트 간 상호작용을 관리하고 각 과정을 기록하여 추적성을 확보합니다. 반복 작업 자동화와 R&D 워크플로 가속화에 이상적이며, 다양한 연구 분야에 걸쳐 재현성과 확장성을 보장합니다.

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.