AI智能体：重塑科研与知识工作的新范式
人工智能（AI）正以惊人的速度渗透到各个行业，其中科研领域无疑是最早且最受益的领域之一。从气候模型的参数校准到分子动力学模拟的加速，AI的应用已经渗透到科研的方方面面。而今，随着生成式AI和智能体技术的快速发展，科研范式正在经历一场前所未有的变革。
AI科研的演进：从辅助工具到智能助手
回顾过去十年，AI在科研中的角色不断演变。早期，AI主要被视为一种辅助工具，用于执行特定的任务，例如蛋白质结构预测或文献检索。然而，随着技术的进步，AI正逐渐转型为一种更全面的智能助手，能够自主开展研究，并在完整的科研流程中独立承担结构化任务。
深势科技与上海交通大学联合发布的SciMaster，就是一个典型的例子。它不仅仅是一个科研工具，更像是一个能够理解科研问题、拆解任务、调度工具并协同执行任务的通用科研助手。SciMaster的出现，标志着AI在科研领域的应用进入了一个新的阶段。
SciMaster：科研智能体的崛起
SciMaster的核心竞争力在于其强大的“读、算、做、写”能力。它连接了超过1.8亿篇高质量论文和众多科研工具、平台，为获取和调用科研资源奠定了坚实的基础。同时，它基于推理模型构建了科研任务的组织与思考能力，能够像研究者一样理解科学问题，并制定研究路径、调研验证和阶段性汇报。
“读写”能力：知识的获取与表达
在“读写”方面，SciMaster已经展现出了成熟的科研能力。它可以被看作是深势科技此前推出的玻尔科研平台的延续与升级。玻尔已经实现了文献调研、内容总结与报告生成的基本能力，解决了科研初期的“写作瓶颈”。而SciMaster更进一步，它不仅能理解任务背景，还具备任务拆解和策略生成的能力，能动态组织信息、调节路径，并以结构化方式完成科研产出。
举例来说，当向SciMaster提出“主流量子计算架构（如离子阱、超导）有哪些发展瓶颈？”的问题时，它并不会直接生成一段答案，而是会按照科研范式展开调研工作。它会首先搜索该领域近三年专业综述，确保信息具备系统性与前沿性；其次拓展跨学科语义关联，如物理学、工程领域等，检索潜在影响因子；最后对候选文献进行语义抽象与解析，梳理出关键结论与共识性判断，最终生成一份具备来源追溯、理论结构、突破路径的报告。
“算做”能力：行动力的提升
如果说“读写”能力是SciMaster的基石，那么“算做”环节则代表着它的未来。SciMaster并没有试图用语言模型去替代数值计算或实验操作，而是构建了一个“智能体框架”，调度外部能力组件，例如集成在玻尔Uni-Lab广场的实验设备和系统等，将科研任务流程串联成一个可执行的闭环。
在实际科研场景中，这种机制已经开始落地。例如在新药立项阶段，药企往往需要判断一个靶点是否具备研发价值。以往这个环节依赖专家经验、人工文献筛选和实验验证，如今SciMaster可以通过结构预测、作用机制推演、文献整合与临床数据分析，辅助评估“是否值得投入资源深入研发”。
深势科技的客户案例表明，SciMaster能够在短短几天内完成一个抗肿瘤靶点的可行性分析报告，覆盖已有药物机制、专利壁垒、空间分布与潜在药效等内容，而这原本可能需要一个小团队耗费数周才能完成。
类似的闭环也在材料领域发生。深势科技已与宜宾新能源新材料数智创新中心的干湿闭环实验系统实现云端联动。研究者只需输入目标性能，系统即可调用专属知识库、Uni-ELF配方大模型与自动实验工站，自动完成从方案推荐到验证迭代的研发过程。这一机制使配方交付效率提升了10倍。
SciMaster的定位：结构化科研体
需要强调的是，SciMaster并不是一个“万能科研机器人”。它更像是一个分布式科研系统的协调中枢，通过调度知识、算力、工具和设备，为科研工作者提供系统级支持。它不直接取代研究员的判断力，而是让人类可以更专注于真正的科研决策，而非信息堆砌与冗杂操作。
因此，SciMaster更像是一个“结构化科研体”——具备组织、规划、执行科研任务的系统性能力，协助人类完成从提出问题到初步验证的闭环研究。这种定位也更契合它当前的发展阶段：它不是智商300的超级AI科学家，而是一个“可以协作的优秀AI助手”。
SciMaster的未来：AI for Everyone's Science
随着更多垂直知识库、仿真工具、实验接口与物理设备的接入，SciMaster将变得越来越强大。它未必能取代人类科学家，但有可能重塑科研的方式：不再靠投入时间和人力推进进展，而是在系统协作中，提高整个研究体系的效率。
SciMaster的意义在于，它不仅仅是一个工具，而是一个新形态的“科学合作者”。它的结构化思维、专业理解和问题拆解能力，正在向科研圈层之外自然溢出。对于科技媒体从业者、行业研究员、教育工作者甚至企业知识管理部门来说，SciMaster都能够提供强大的支持。
SciMaster的超科研价值
以科技媒体从业者为例，在内容生产中也面临“类科研”问题：比如涉足一个新的前沿技术领域的选题，需要厘清其发展脉络、判断不同技术路线的优劣、提炼出有逻辑的观点。这些工作，与科研相比虽然不需建模实验，却同样依赖结构化思考和知识系统构建能力。
为了更直观地展示SciMaster的能力，可以将它与ChatGPT进行对比。当围绕“AI芯片领域的技术差距与基础设施挑战”这一主题生成一份面向入门者的分析报告时，ChatGPT的最大优势在于逻辑表达流畅，具备对用户指令意图的快速响应能力。而SciMaster则呈现出一种更“学术化”的思维方式，它没有急于回答问题，而是先解析任务结构，并选择使用不同工具协同执行：先用网络和文献搜索工具查找基础信息，再聚合文献数据，并进行量化对比。最终给出的内容引入了多个专业来源，并通过Python脚本完成芯片算力与带宽的精度对比。其呈现的结果更专业，论点使用了大量的数字支撑，来源也能够进行追溯，内容看起来更加专业。
正是这种“以科研思维做任务”的能力，使得SciMaster在许多高要求的信息分析任务中具备更大的潜力。例如，未来它若能进一步扩展对专业数据库、仿真工具、行业知识库的调用能力，对于独立研究者、小型研究机构，甚至政策制定部门来说，都是一种“低门槛专业支持系统”。相比传统AI助手，它不仅能“写出一份报告”，更有能力在关键推演路径、数据来源验证上，提供“像科研一样严谨”的结果。
结论：AI智能体重塑知识工作
无论是模拟科研流程，还是辅助复杂内容创作，SciMaster都展现出了一种新的AI工作方式：不是简单地生成结果，而是围绕问题本身组织信息、拆解路径、调度工具，完成一个更接近“科研范式”的思考闭环。
它的意义，不止于打造一个“更会写报告”的工具，而在于让智能体协作这一新范式，在科研这类高门槛场景中率先落地，并自然延展至更多非科研人群的知识工作中。
当然，从目前的表现看，它距离“超级AI科学家”还有空间——基础模型仍需提升理解力和任务建构能力。但作为科研协作体的雏形，它已能在“读、算、做、写”各环节中提供结构化、专业化的支撑。
或许，我们可以换一个角度看待这类智能体：它不是来替代科学家，而是让更多人拥有像科学家一样思考和解决问题的能力。SciMaster的出现，也许正标志着“AI for Science”从实验室走向更广泛现实场景的起点。
