Virtual Scientists V2 作為一個模組化的 AI 代理框架，專為科學研究設計。它定義了多個虛擬科學家—化學家、物理學家、生物學家與資料科學家—每位皆具備領域知識與工具整合能力。這些代理利用 LangChain 統籌調用 Semantic Scholar、ArXiv 和網路搜尋等來源的 API，以自動化文獻蒐集、情境分析及資料抽取。使用者設定研究目標，代理會自主蒐集論文、摘要方法和結果、提出實驗方案、生成假設，並產出結構化報告。框架支援外掛擴充，能整合自訂工具與流程。自動化重複性研究任務，加快洞察產生，並降低跨領域專案的手動負擔。

LLMFlow提供了一種宣告式的方式來設計、測試與部署複雜的語言模型工作流程。開發者建立代表提示或動作的節點，然後將它們串連成可根據條件或外部工具輸出進行分支的流程。內建記憶管理能追蹤步驟間的語境，而適配器則實現與OpenAI、Hugging Face等的順暢整合。功能可以透過插件擴展，支援自訂工具或資料來源。流程可以在本地、容器或作為無伺服器函數執行。應用案例包括建立對話型助理、自動化報告生成與資料擷取流程—所有流程都具透明執行與日誌記錄。