Агент AI Researcher выступает как виртуальный помощник, автоматизирующий ключевые этапы научных исследований. Он принимает выбранную пользователем тему и автоматически ищет литературу в онлайн-базах данных через встроенный веб-поиск. Далее он извлекает и суммирует наиболее релевантные статьи, выделяет основные находки и выявляет прогалинки в исследованиях. Используя эти инсайты, агент формирует новые исследовательские вопросы и предлагает схемы экспериментального дизайна. Фреймворк поддерживает настраиваемые цепочки задач, позволяя пользователю регулировать параметры поиска, глубину резюме и стратегии генерации идей. Все взаимодействия проходят через простой командный интерфейс, основанный на Python-скриптах и API OpenAI. Исследователи могут просматривать, дорабатывать и экспортировать результаты для ускорения литературных обзоров и предпланирования.

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.

Deep Research AI Agent — это open-source-фреймворк, предназначенный для автоматизации каждого этапа исследовательского процесса. Объединяя модули web-скрапинга, языковые модели для суммирования и пайплайны извлечения инсайтов, он собирает данные из онлайн-статей, академических журналов и пользовательских ресурсов. Поддерживаются GPT-3.5, GPT-4 и другие модели OpenAI, что позволяет настраивать подсказки по вопросам и параметры памяти по необходимости. После извлечения ключевых пунктов и цитат он организует информацию в полноценные отчёты в форматах Markdown или PDF. Исследователи могут расширять его функции с помощью плагинов для интеграции с базами данных, получения данных через API и пользовательских аналитических функций. Этот агент упрощает обзоры литературы, рыночные исследования и техническую проверку, сокращая ручную работу и обеспечивая высокое качество и последовательность итогов.