Dos doctorandos construyendo las herramientas que los investigadores merecen
Sabemos lo que es ahogarse en artículos, hacer malabares con seis apps diferentes y perder horas con herramientas en vez de pensar. Por eso construimos Omnilib — un único espacio de trabajo inteligente donde todo se conecta.
Nuestra historia
Nos conocimos en el CERN, donde ambos hacemos nuestro doctorado. Entre experimentos de física de partículas y sesiones nocturnas de programación, nos dimos cuenta de algo: las herramientas que usan los investigadores están fragmentadas, desactualizadas y hechas para un mundo anterior a la IA. Pasábamos más tiempo luchando con nuestras herramientas que haciendo ciencia real.
Empezamos a construir Omnilib a finales de 2024 como un proyecto paralelo — un lugar donde artículos, notas, código y colaboración pudieran finalmente convivir. Lo que comenzó como una herramienta personal creció rápidamente cuando los colegas empezaron a pedir acceso.
Los avances recientes en modelos de lenguaje nos convencieron de que el espacio de trabajo de investigación del futuro debía construirse ahora. No un simple chatbot de IA pegado a un editor de texto, sino un entorno verdaderamente inteligente que entiende todo tu proyecto — tus artículos, tu código, tus notas — y te ayuda a pensar mejor.
Las personas detrás de Omnilib
Andrea Protani
Co-Fundador
Doctorando en el CERN y la EPFL, trabajando en la intersección de física de partículas y aprendizaje automático. Apasionado por crear herramientas que faciliten la vida de los investigadores.
Lo que nos impulsa
La investigación primero
Construimos para investigadores. Cada función está diseñada pensando en el flujo de trabajo académico, desde la revisión de literatura hasta la publicación.
Abiertos y transparentes
Nuestra hoja de ruta es pública, la comunidad moldea el producto. Creemos que las mejores herramientas se construyen abiertamente.
Construido con cuidado
Nos obsesionamos con los detalles. Cada interacción, cada píxel, cada milisegundo importa cuando estás en el flujo del trabajo profundo.
Lanza rápido, itera
Creemos en poner las funciones en tus manos rápidamente y mejorarlas basándonos en el feedback real de investigadores reales.
What is Omnilib?
Omnilib is an AI-powered research workspace that unifies every stage of the research workflow into a single application. Instead of switching between a reference manager, a LaTeX editor, a coding environment, and a dozen browser tabs, researchers can search literature, write papers, run code, and map knowledge — all inside project-based workspaces that keep context together.
The platform connects to major academic databases — arXiv, Semantic Scholar, and PubMed — for deep literature search and paper discovery. A built-in LaTeX compiler lets you draft and typeset manuscripts without leaving the app. Interactive knowledge graphs visualize relationships between papers, concepts, and your own notes. Integrated Jupyter-style notebooks support Python and R for data analysis alongside your reading. And an OCR extraction engine pulls text, figures, and tables from scanned PDFs automatically.
Omnilib is designed for academic researchers, graduate students, engineers, and technical writers — anyone who works with complex information and needs more than a collection of disconnected tools. A multi-agent AI assistant runs across your entire workspace, answering questions with citations, generating literature review summaries, and suggesting related work based on the papers and notes you already have.
How Omnilib compares to a traditional research workflow
| Feature | Omnilib | Traditional Workflow |
|---|---|---|
| Literature Search | ✓ Unified search across arXiv, Semantic Scholar, and PubMed | Search each database separately in the browser |
| LaTeX Writing | ✓ Built-in compiler with live preview | Overleaf or local TeX distribution in a separate window |
| Knowledge Mapping | ✓ Interactive graphs linking papers, notes, and concepts | Manual organization in folders or spreadsheets |
| Code Notebooks | ✓ Jupyter-style notebooks alongside your reading | Separate Jupyter Lab or VS Code instance |
| AI Assistance | ✓ Multi-agent AI with full workspace context and citations | Generic chatbot with no access to your research |
| OCR / Extraction | ✓ Automatic text, figure, and table extraction from PDFs | Third-party OCR tool or manual copy-paste |
Frequently asked questions
What is Omnilib?
- Omnilib is an AI-powered research workspace that combines deep literature search across arXiv, Semantic Scholar, and PubMed with a built-in LaTeX compiler, interactive knowledge graphs, Jupyter notebooks, OCR extraction, and a multi-agent AI assistant — all unified in project-based workspaces.
Who is Omnilib for?
- Omnilib is designed for academic researchers, graduate students, engineers, and technical writers who need to search literature, write papers, run code, and organize research in one place.
Is Omnilib free to use?
- Omnilib offers a free tier with core features. Pro and Enterprise tiers are available for users who need unlimited AI assistance, priority support, and advanced features.
What platforms does Omnilib support?
- Omnilib is available as a native macOS desktop app (Apple Silicon and Intel) and as a web application accessible from any modern browser.
How does the AI agent work?
- The AI agent reads and indexes all papers, notes, and code in your workspace. It answers questions with citations, helps write LaTeX documents, generates literature review summaries, and suggests related papers based on your research direction.
Únete a nosotros en este viaje
Estamos construyendo Omnilib públicamente y nos encantaría que fueras parte del proyecto. Sigue nuestra hoja de ruta, comparte tus ideas y ayúdanos a crear el espacio de trabajo de investigación del futuro.