O agente AI Researcher atua como um assistente virtual de pesquisa que automatiza fases essenciais da investigação científica. Começa aceitando um tópico definido pelo usuário e realiza buscas automatizadas de literatura em bancos de dados online via busca web integrada. Depois, extrai e resume os artigos mais relevantes, destaca descobertas principais e identifica lacunas na pesquisa. Com essas insights, o agente gera novas perguntas de pesquisa e propõe esboços de design experimental. A estrutura suporta pipelines de tarefas personalizáveis, permitindo ajustar parâmetros de busca, profundidade do resumo e estratégias de geração de ideias. Todas as interações ocorrem por meio de uma interface de linha de comando simples, usando scripts Python e APIs da OpenAI. Pesquisadores podem revisar, refinar e exportar resultados para acelerar revisões de literatura e planejamento inicial.

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.

Deep Research AI Agent é uma estrutura de código aberto projetada para automatizar cada etapa do processo de pesquisa. Ao encadear módulos de raspagem de web, sumarizadores baseados em modelos de linguagem e pipelines de extração de insights, ela coleta dados de artigos online, periódicos acadêmicos e fontes personalizadas. Suporta GPT-3.5, GPT-4 e outros modelos OpenAI, permitindo que os usuários ajustem prompts de perguntas e configurações de memória conforme suas necessidades. Após extrair pontos-chave e citações, ela organiza as informações em relatórios abrangentes em markdown ou PDF. Pesquisadores podem expandir suas capacidades com plugins para integração de bancos de dados, recuperação de dados via API e funções de análise personalizadas. Esse agente agiliza revisões de literatura, pesquisas de mercado e diligências técnicas, reduzindo esforço manual e garantindo resultados de alta qualidade.