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。

AI Researcher代理扮演虛擬研究助理角色，自動化科學研究的關鍵階段。用戶先輸入主題，透過整合的網路搜尋自動在線上資料庫中搜尋文獻。接著提取並摘要最相關的論文、強調核心發現，並找出研究空缺。利用這些見解，生成新研究問題，並提出實驗設計輪廓。框架支援可自訂的任務流程，讓使用者調整搜尋參數、摘要深度與想法產生策略。所有操作都在簡單的指令列介面中完成，使用Python腳本和OpenAI API。研究人員可檢視、微調，並匯出結果，加速文獻檢視與早期規劃。

Deep Research AI Agent 是一個開源的 Python 框架，設計用於執行全面的研究任務。它結合整合的網路搜尋、PDF 輸入與 NLP 管道，以發現相關來源、解析技術文件並萃取結構化見解。該代理通過 LangChain 和 OpenAI 聯動請求，支援情境感知的問題解答、自動引文格式化與多文件摘要。研究人員可以調整搜尋範圍、以發表日期或領域篩選，並輸出 Markdown 或 JSON 格式的報告。此工具能最大限度縮短手動文獻回顧時間，並確保在各研究領域中產生一致且高品質的摘要。

LangChain AI Scientist V2 利用大型語言模型與 LangChain 的代理框架，協助研究人員完成科學流程的每個階段。它可以吸收學術論文進行文獻回顧、生成新假設、設計實驗流程、撰寫實驗報告，並產生資料分析程式碼。用戶可透過 CLI 或筆記本互動，並用提示模板與配置設定自訂任務。它通過串連多步推理鏈，提升研究速度、減少手動工作，並確保結果可重複。