ScienceClaw – 中科紫東太初推出的科研原生智能體平台

ScienceClaw是什麼

ScienceClaw是中科紫東太初（中科院自動化所孵化）推出的科研原生智能體平台，依託紫東太初多模態大模型，覆蓋生命科學、材料、化學、物理、天文等領域。最新升級的AutoProject引擎將AI從執行單個科研任務推向自主承接完整科研項目，可自主完成項目規劃、任務拆解、長程執行、證據驗證與容錯修復，最終沉澱論文、數據、模型、代碼等可複用科研資產，支持人機協同介入。

ScienceClaw的主要功能

• 項目級規劃（Project2Task）：輸入模糊科研構想，自動拆解爲結構化的任務網絡並規劃研究路徑。
• 長程自主執行（TaskExecutor）：長期駐場推進項目，自主跑實驗、處理異常、動態迭代，無需人工高頻介入。
• 證據驅動驗證（EviGraph）：對每條結論進行全鏈路證據覈驗，發現偏差自動回溯修復。
• 文獻檢索與研讀：依託上億篇全學科文獻庫，自主完成文獻調研與關鍵發現提取。
• 數據分析與代碼執行：統一調度代碼、數據分析、仿真等專業工具完成科研計算任務。
• 科研資產沉澱：自動輸出論文、數據集、模型、代碼和全套實驗記錄，可複用、可溯源。
• 人機協同：科研人員可在任意節點介入，對研究路徑和中間結果評判糾偏。
• 多端接入：支持官網、微信、飛書插件調用。

ScienceClaw的技術原理

• 多模態大模型底座：以紫東太初4.0多模態大模型爲「大腦」，將文本、圖像、語音納入統一語義空間，具備多模態推理、自主規劃與反饋修正能力，使系統能統一理解論文中的公式、圖表、實驗曲線以及代碼、數據、仿真等異構科研信息。
• 分層自治多智能體架構：區別於傳統「主從Agent」模式，系統圍繞科研目標自動生成任務圖，按領域、工具與執行狀態動態調度學科、代碼、搜索、數據分析、仿真等專業Agent，形成可動態組網、協同執行、反饋重規劃的智能體集羣。
• Project2Task 項目規劃機制：綜合研究目標、文獻證據、資源約束與任務依賴進行全局建模，通過信號/噪聲分析選擇最優分解策略，支持橫向、縱向、先橫後縱、先縱後橫四種項目拓撲，並規劃任務串並行關係與跨任務資產複用。
• TaskExecutor 長程執行機制：打破「一次調用、一次返回」的線性模式，構建目標驅動的自主科研循環，全局監控項目狀態、持續捕獲實驗反饋，任務失敗或結果異常時自動回溯評估、重構任務網絡並重跑實驗，適配科研的非線性迭代特性。
• EviGraph 證據圖譜體系：將科研過程組織爲「研究問題→研究空白→假設→實驗→發現→結論」的動態證據鏈，分初始圖譜構建、檢查與迭代修復、手稿生成三階段運行；持續校驗跨任務邏輯一致性，檢出偏差時沿證據鏈定位根因並自主修復，配合短期/長期圖譜庫實現版本回滾與經驗積累。

如何使用ScienceClaw

• 訪問官網：訪問ScienceClaw的官網 https://scienceclaw.zidongtaichu.com/，完成賬號註冊登錄。
• 輸入科研目標：無需拆解步驟或編寫精細 Prompt，直接提交一個宏觀的科研構想或課題目標即可。
• 確認項目規劃：系統自動生成任務拆解與研究路徑，支持橫向/縱向等多種拆分方式，可人工確認或調整。
• 等待自主執行：AI 長期駐場自主完成文獻調研、實驗執行、數據分析與異常修復，全程無需高頻介入。
• 隨時介入糾偏：項目推進中可隨時查看中間結果，對研究路徑、假設和數據進行評判與修正。
• 獲取科研成果：項目完成後獲得論文、數據集、模型、代碼和全套實驗記錄等可複用科研資產。
• 多端調用：除網頁端外，還可通過微信、飛書插件隨時隨地調用科研工具。
• 查閱使用指南：官網提供詳細使用文檔，可進一步瞭解進階功能與操作細節。

ScienceClaw的核心優勢

• 項目級自主科研：行業率先實現從「做任務」到「做項目」的跨越，能承接完整科研課題而非孤立任務。
• 全鏈路閉環能力：覆蓋規劃、拆解、執行、驗證、修復、沉澱六大環節，一條鏈路跑完整個項目。
• 結論可信可溯源：自研 EviGraph 證據圖譜讓每條結論都有實驗與數據支撐，可追溯證據率較最優基線提升 40.74%。
• 長程自主執行：突破單次調用模式，可長期駐場、自主試錯迭代，扛住數月週期的持續探索。
• 自主容錯修復：實驗失敗或數據異常時自動回溯根因、重構任務網絡並重跑，無需人工干預。
• 科研資產沉澱：一次研究產出論文、數據、模型、代碼、實驗記錄全套資產，可複用、可迭代，終結「重論文、輕資產」。
• 多模態技術基因：依託紫東太初多模態大模型，能統一理解公式、圖表、代碼、數據等異構科研信息。
• 分層多智能體協同：動態調度學科、代碼、搜索、仿真等專業 Agent 組網協作，而非單一 Agent 單打獨鬥。
• 全學科覆蓋：已覆蓋生命科學、材料、化學、物理、天文等領域，背靠上億篇全學科文獻庫。

ScienceClaw的同類競品對比

ScienceClaw的應用場景

• 課題全流程研究：從模糊構想出發，自主完成規劃、實驗到論文交付的完整課題。
• 文獻調研綜述：依託上億篇文獻庫，數分鐘完成原本數小時的文獻檢索與綜述整理。
• AI建模與實驗：如帶鋼表面缺陷識別、YOLO建模等任務的數據處理、訓練與迭代優化。
• 生命科學與藥物研發：支持蛋白質研究、疫苗研製、藥物篩選，藥物性質預測從一週縮至10分鐘。
• 材料與化學研究：化合物模擬、材料冶金、合成路線規劃等乾溼實驗結合場景。