AgenticIR(Agentic Information Retrieval)는 LLM 기반 에이전트가 자율적으로 IR 워크플로우를 계획하고 실행하는 모듈형 프레임워크입니다. 쿼리 생성자, 문서 검색기, 요약기 등의 에이전트 역할을 정의하고, 이를 사용자 지정 가능한 시퀀스에서 실행할 수 있습니다. 에이전트는 원시 텍스트를 수집하고, 중간 결과를 바탕으로 쿼리를 개선하며, 추출된 구절을 간결한 요약으로 병합할 수 있습니다. 이 프레임워크는 반복적 웹 검색, API 기반 데이터 수집, 로컬 문서 파싱 등 다단계 파이프라인을 지원합니다. 개발자는 에이전트 파라미터를 조정하고, 다양한 LLM을 통합하며, 동작 정책을 세밀하게 조정할 수 있습니다. 또한, 로그 기록, 오류 처리, 병렬 에이전트 실행을 제공하여 대규모 정보 수집이 즉각적으로 가능합니다. 최소한의 코드로 연구자와 엔지니어는 자율 검색 시스템의 프로토타입 제작 및 배포가 가능합니다.

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.