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.

Deep Research AI Agent는 포괄적인 연구 작업을 위해 설계된 오픈소스 Python 프레임워크입니다. 통합된 웹 검색, PDF 수집, NLP 파이프라인을 활용하여 적합한 출처를 발견하고, 기술 문서를 분석하며, 구조적 인사이트를 추출합니다. 에이전트는 LangChain과 OpenAI를 통해 요청을 연결하여 맥락 인식 질문답변, 자동 인용 형식 지정, 다중 문서 요약을 지원합니다. 연구자는 검색 범위 조정, 게시일 또는 도메인 필터링, Markdown 또는 JSON로 보고서 출력이 가능합니다. 이 도구는 수작업 문헌 검토 시간을 최소화하고, 다양한 연구 분야에서 일관되고 고품질의 요약을 제공합니다.