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.

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.

Глубокий исследовательский агент на базе Python с открытым исходным кодом предназначен для проведения всесторонних исследований. Он использует интегрированный веб-поиск, загрузку PDF и NLP-пайплайны для поиска релевантных источников, парсинга технических документов и извлечения структурированных данных. Агент связывает запросы через LangChain и OpenAI, обеспечивая контекстно-зависимый вопрос-ответ, автоматизированное оформление цитат и суммирование нескольких документов. Исследователи могут настраивать параметры поиска, фильтровать по дате публикации или области и выводить отчеты в markdown или JSON. Этот инструмент минимизирует время ручного обзора литературы и обеспечивает согласованные, высококачественные резюме в различных областях исследований.

LangChain AI Scientist V2 использует большие языковые модели и структуру агентов LangChain для помощи исследователям на каждом этапе научного процесса. Он обрабатывает академические статьи для обзоров литературы, создает новые гипотезы, разрабатывает протоколы экспериментов, пишет лабораторные отчеты и генерирует код для анализа данных. Пользователи взаимодействуют через CLI или ноутбук, настраивая задачи с помощью шаблонов подсказок и конфигурационных настроек. Используя цепочки многократных рассуждений, он ускоряет исследования, снижает ручной труд и обеспечивает воспроизводимость результатов.