Virtual Scientists V2 funciona como uma estrutura modular de agentes de IA voltada para pesquisa científica. Ela define múltiplos cientistas virtuais—Químico, Físico, Biólogo e Cientista de Dados—cada um equipado com conhecimentos específicos de domínio e integrações de ferramentas. Esses agentes utilizam LangChain para orquestrar chamadas de API a fontes como Semantic Scholar, ArXiv e buscas na web, permitindo recuperação automatizada de literatura, análise contextual e extração de dados. Os usuários podem scriptar tarefas ao especificar objetivos de pesquisa; os agentes coletam artigos, resumem metodologias e resultados, propõem protocolos experimentais, geram hipóteses e produzem relatórios estruturados. A estrutura suporta plugins para ferramentas e fluxos de trabalho personalizados, promovendo extensibilidade. Automatizando tarefas repetitivas de pesquisa, o Virtual Scientists V2 acelera a geração de insights e diminui esforço manual em projetos multidisciplinares.

LLMFlow fornece uma maneira declarativa de projetar, testar e implantar fluxos de trabalho complexos de modelos linguísticos. Os desenvolvedores criam Nós que representam prompts ou ações, e os encadeiam em Fluxos que podem ramificar com base em condições ou saídas de ferramentas externas. A gestão de memória incorporada rastreia o contexto entre etapas, enquanto os adaptadores permitem integração transparente com OpenAI, Hugging Face e outros. Estenda a funcionalidade via plugins para ferramentas ou fontes de dados personalizadas. Execute fluxos localmente, em contêineres ou como funções serverless. Casos de uso incluem criar agentes conversacionais, geração automática de relatórios e pipelines de extração de dados — tudo com execução e registro transparentes.