IRIS (Interactive Research Ideation System) — это помощник, основанный на ИИ, позволяющий исследователям быстро прототипировать идеи для исследования. Пользователи вводят тему или область исследования, и IRIS генерирует индивидуальные исследовательские вопросы, выявляет ключевые концепции, синтезирует релевантные абстракты литературы, а также предлагает экспериментальные дизайны и методы. Он организует эти инсайты в настраиваемые рабочие процессы, поддерживая разработку гипотез, планирование сбора данных и интерпретацию результатов. В ходе итеративных диалогов IRIS уточняет результаты, основываясь на обратной связи, обеспечивает соответствие целям исследования и экспортирует структурированные отчеты в форматах PDF, DOCX или Markdown. Автоматизация повторяющихся задач и повышение креативности позволяют ускорить начальные этапы научных, разработческих лабораторных и стартап-проектов, стимулируя инновации и сокращая время получения инсайтов.

Multi-Agent AI Researcher представляет собой модульную, расширяемую платформу, позволяющую пользователям настраивать и развёртывать нескольких ИИ-агентов для совместной работы над сложными научными вопросами. В неё входят агент для генерации гипотез на основе анализа литературы, агент симуляции экспериментов, моделирующий и тестирующий гипотезы, агент анализа данных, обрабатывающий результаты моделирования, и агент составления научных документов, собирающий выводы. Поддержка плагинов позволяет интегрировать пользовательские модели и источники данных. Оркестратор управляет взаимодействиями агентов и регистрирует каждый шаг для прослеживаемости. Идеально подходит для автоматизации повторяющихся задач и ускорения работы R&D, обеспечивает воспроизводимость и масштабируемость в различных областях исследований.

Virtual Scientists V2 — это модульная структура AI-агентов, предназначенная для научных исследований. Она определяет нескольких виртуальных ученых — химика, физика, биолога и специалиста по данным, — каждый с доменно-специфическими знаниями и интеграциями инструментов. Эти агенты используют LangChain для координации API-запросов к таким источникам, как Semantic Scholar, ArXiv и веб-поиск, обеспечивая автоматизированный сбор литературы, контекстный анализ и извлечение данных. Пользователи программируют задачи, указывая цели исследований; агенты самостоятельно собирают статьи, резюмируют методы и результаты, разрабатывают экспериментальные протоколы, создают гипотезы и формируют структурированные отчеты. Framework поддерживает плагины для пользовательских инструментов и рабочих процессов, облегчая расширяемость. Автоматизируя повторяющиеся задачи, Virtual Scientists V2 ускоряет получение инсайтов и снижает ручной труд в многодисциплинарных проектах.