ScienceClaw - 中科紫东太初推出的科研原生智能体平台

ScienceClaw是什么

ScienceClaw是中科紫东太初（中科院自动化所孵化）推出的科研原生智能体平台，依托紫东太初多模态大模型，覆盖生命科学、材料、化学、物理、天文等领域。最新升级的AutoProject引擎将AI从执行单个科研任务推向自主承接完整科研项目，可自主完成项目规划、任务拆解、长程执行、证据验证与容错修复，最终沉淀论文、数据、模型、代码等可复用科研资产，支持人机协同介入。

ScienceClaw的主要功能

• 项目级规划（Project2Task）：输入模糊科研构想，自动拆解为结构化的任务网络并规划研究路径。
• 长程自主执行（TaskExecutor）：长期驻场推进项目，自主跑实验、处理异常、动态迭代，无需人工高频介入。
• 证据驱动验证（EviGraph）：对每条结论进行全链路证据核验，发现偏差自动回溯修复。
• 文献检索与研读：依托上亿篇全学科文献库，自主完成文献调研与关键发现提取。
• 数据分析与代码执行：统一调度代码、数据分析、仿真等专业工具完成科研计算任务。
• 科研资产沉淀：自动输出论文、数据集、模型、代码和全套实验记录，可复用、可溯源。
• 人机协同：科研人员可在任意节点介入，对研究路径和中间结果评判纠偏。
• 多端接入：支持官网、微信、飞书插件调用。

ScienceClaw的技术原理

• 多模态大模型底座：以紫东太初4.0多模态大模型为「大脑」，将文本、图像、语音纳入统一语义空间，具备多模态推理、自主规划与反馈修正能力，使系统能统一理解论文中的公式、图表、实验曲线以及代码、数据、仿真等异构科研信息。
• 分层自治多智能体架构：区别于传统「主从Agent」模式，系统围绕科研目标自动生成任务图，按领域、工具与执行状态动态调度学科、代码、搜索、数据分析、仿真等专业Agent，形成可动态组网、协同执行、反馈重规划的智能体集群。
• Project2Task 项目规划机制：综合研究目标、文献证据、资源约束与任务依赖进行全局建模，通过信号/噪声分析选择最优分解策略，支持横向、纵向、先横后纵、先纵后横四种项目拓扑，并规划任务串并行关系与跨任务资产复用。
• TaskExecutor 长程执行机制：打破「一次调用、一次返回」的线性模式，构建目标驱动的自主科研循环，全局监控项目状态、持续捕获实验反馈，任务失败或结果异常时自动回溯评估、重构任务网络并重跑实验，适配科研的非线性迭代特性。
• EviGraph 证据图谱体系：将科研过程组织为「研究问题→研究空白→假设→实验→发现→结论」的动态证据链，分初始图谱构建、检查与迭代修复、手稿生成三阶段运行；持续校验跨任务逻辑一致性，检出偏差时沿证据链定位根因并自主修复，配合短期/长期图谱库实现版本回滚与经验积累。

如何使用ScienceClaw

• 访问官网：访问ScienceClaw的官网 https://scienceclaw.zidongtaichu.com/，完成账号注册登录。
• 输入科研目标：无需拆解步骤或编写精细 Prompt，直接提交一个宏观的科研构想或课题目标即可。
• 确认项目规划：系统自动生成任务拆解与研究路径，支持横向/纵向等多种拆分方式，可人工确认或调整。
• 等待自主执行：AI 长期驻场自主完成文献调研、实验执行、数据分析与异常修复，全程无需高频介入。
• 随时介入纠偏：项目推进中可随时查看中间结果，对研究路径、假设和数据进行评判与修正。
• 获取科研成果：项目完成后获得论文、数据集、模型、代码和全套实验记录等可复用科研资产。
• 多端调用：除网页端外，还可通过微信、飞书插件随时随地调用科研工具。
• 查阅使用指南：官网提供详细使用文档，可进一步了解进阶功能与操作细节。

ScienceClaw的核心优势

• 项目级自主科研：行业率先实现从「做任务」到「做项目」的跨越，能承接完整科研课题而非孤立任务。
• 全链路闭环能力：覆盖规划、拆解、执行、验证、修复、沉淀六大环节，一条链路跑完整个项目。
• 结论可信可溯源：自研 EviGraph 证据图谱让每条结论都有实验与数据支撑，可追溯证据率较最优基线提升 40.74%。
• 长程自主执行：突破单次调用模式，可长期驻场、自主试错迭代，扛住数月周期的持续探索。
• 自主容错修复：实验失败或数据异常时自动回溯根因、重构任务网络并重跑，无需人工干预。
• 科研资产沉淀：一次研究产出论文、数据、模型、代码、实验记录全套资产，可复用、可迭代，终结「重论文、轻资产」。
• 多模态技术基因：依托紫东太初多模态大模型，能统一理解公式、图表、代码、数据等异构科研信息。
• 分层多智能体协同：动态调度学科、代码、搜索、仿真等专业 Agent 组网协作，而非单一 Agent 单打独斗。
• 全学科覆盖：已覆盖生命科学、材料、化学、物理、天文等领域，背靠上亿篇全学科文献库。

ScienceClaw的同类竞品对比

ScienceClaw的应用场景

• 课题全流程研究：从模糊构想出发，自主完成规划、实验到论文交付的完整课题。
• 文献调研综述：依托上亿篇文献库，数分钟完成原本数小时的文献检索与综述整理。
• AI建模与实验：如带钢表面缺陷识别、YOLO建模等任务的数据处理、训练与迭代优化。
• 生命科学与药物研发：支持蛋白质研究、疫苗研制、药物筛选，药物性质预测从一周缩至10分钟。
• 材料与化学研究：化合物模拟、材料冶金、合成路线规划等干湿实验结合场景。