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.

O arXiv Viz fornece um método visual para explorar e entender o banco de dados abrangente de artigos de pesquisa disponíveis no arXiv. Esta ferramenta visa facilitar para pesquisadores, estudantes e entusiastas a compreensão rápida das ideias-chave, tendências e conexões na literatura acadêmica em diversas áreas, como física, matemática, ciência da computação e mais. Ao transformar a experiência tradicional de busca e navegação baseada em texto em uma interface visual intuitiva, o arXiv Viz aprimora a forma como os usuários interagem e compreendem os artigos acadêmicos.