IRIS (Sistema Interativo de Ideação de Pesquisa) é um assistente alimentado por IA que capacita pesquisadores a prototipar rapidamente ideias de estudo. Usuários inserem um tema ou domínio de pesquisa e IRIS produz perguntas de pesquisa personalizadas, identifica conceitos-chave, sintetiza resumos de literatura relevantes e sugere desenhos experimentais ou abordagens metodológicas. Organiza esses insights em fluxos de trabalho personalizáveis, apoiando desenvolvimento de hipóteses, planejamento de coleta de dados e frameworks de interpretação de resultados. Por meio de interação iterativa, IRIS ajusta as saídas com base no feedback, garante alinhamento com metas de pesquisa e exporta relatórios estruturados em formatos como PDF, DOCX ou Markdown. Automatizando tarefas repetitivas e aprimorando sessões criativas de brainstorming, IRIS acelera pesquisas iniciais em academia, laboratórios de P&D e startups, promovendo inovação e reduzindo o tempo para insights.

O Multi-Agent AI Researcher oferece uma estrutura modular e extensível onde os usuários podem configurar e implantar múltiplos agentes de IA para abordar colaborativamente investigações científicas complexas. Inclui um agente de geração de hipóteses que propõe direções de pesquisa com base na análise de literatura, um agente de simulação de experimentos que modela e testa hipóteses, um agente de análise de dados que processa as saídas da simulação e um agente de redação que compila descobertas em documentos estruturados. Com suporte a plugins, os usuários podem incorporar modelos e fontes de dados personalizados. O orquestrador gerencia as interações entre os agentes, registrando cada passo para rastreabilidade. Ideal para automatizar tarefas repetitivas e acelerar fluxos de trabalho de P&D, garantindo reprodutibilidade e escalabilidade em diversos domínios de pesquisa.

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.