科学正在进入其代理时代 介绍科学人工智能生态系统地图！ 🗺️ 我们绘制了推动生物新基质的工具、模型和代理框架 旨在帮助创始人、研究人员和建设者应对科学人工智能的爆炸性增长 让我们来详细分析一下🧵

科学AI代理不再是科幻小说的产物👾 它们可以： → 汇总最先进的研究 → 制定科学假设 → 设计并执行实验 但每个实验室都在孤立地构建。 这就是为什么我们看到需要在web2代理科学世界所创造的基础上进行补充。

为此，‘集体科学智能’的时代即将到来。 从文献挖掘到实验室自动化，我们已经绘制出推动科学人工智能和推进生物设计领域的5个关键层次👇

1. 知识与数据来源 一切都始于数据。 科学代理从以下来源提取数据： • PubMed, Dataverse（论文和学术数据） • PDB, UniProt（蛋白质） • ChEMBL, PubChem（化学） • Reactome, Gene Ontology（通路） • AACT（临床试验） • @biorxivpreprint（预印本）

2. 代理编排层 这些工具使推理变为现实。 示例： • @ElizaEcoFund - 插件式代理框架 • ChemCrow - 化学助手 • BioMCP / PubMedMCP - 文献服务器 • “Coscientist” - 自主实验室代理 • @PrimeIntellect - 模块化代理基础设施

3. 基础与领域模型 高效的工作马。 示例： • AlphaFold 2 - 结构预测 • Evo 2 - 基因组建模（Arc Institute） • Geneformer - 基因表达 • ChemGPT - 化学推理 • ESM-3, PaLM-2, Claude 3 - 语言框架

4. 实验与模拟执行 AI 运行实验。 系统包括： • Opentrons - 基于 API 的实验室机器人 • INDRA - 机制建模 • PyMOL / AlphaFold 推理 • 基于云的模拟：OpenMM, Foldit • SMART-on-FHIR：早期电子健康记录集成

5. 面向科学家的平台与助手 当人工智能遇到研究人员。 • @GoogleAI 联合科学家 - 假设头脑风暴 • @FutureHouseSF - 问答、系统评审、化学规划 • Consensus & Elicit - 结构化论文评审 • Biomni, Iris, Scite - 专业论文代理 • @vita_dao AUBRAI, ChatPaper - AI 研究副驾驶

这些工具共同构成了一个新的研究堆栈： → 模型解释生物学 → 代理协调推理 → 平台提供帮助 → 机器人和仿真闭环

科学人工智能生态系统图不仅仅是一个工具列表。 它是生物/积累的蓝图 🧪 从搜索 → 到合成 从分析 → 到行动 从静态知识 → 到学习的系统