科學正進入其代理時代 介紹科學 AI 生態系統地圖！ 🗺️ 我們繪製了驅動生物新基質的工具、模型和代理框架 旨在幫助創始人、研究人員和建設者應對科學 AI 的爆炸性增長 讓我們來詳細說明一下🧵

科學 AI 代理人不再是科幻小說的產物 👾 它們可以： → 聚合最先進的研究 → 制定科學假設 → 設計和執行實驗 但每個實驗室都在孤立地建設。 這就是為什麼我們看到明確的需求，來補充 web2 代理科學世界所創造的內容。

為此，『集體科學智慧』的時代即將來臨。 從文獻挖掘到實驗室自動化，我們已經繪製出推動科學人工智慧和促進生物設計空間的五個關鍵層次👇

1. 知識與數據來源 一切都始於數據。 科學代理從以下來源提取： • PubMed, Dataverse（論文與學術數據） • PDB, UniProt（蛋白質） • ChEMBL, PubChem（化學） • Reactome, Gene Ontology（途徑） • AACT（臨床試驗） • @biorxivpreprint（預印本）

2. 代理協調層 這些工具使推理變得生動。 範例： • @ElizaEcoFund - 插拔式代理框架 • ChemCrow - 化學助手 • BioMCP / PubMedMCP - 文獻伺服器 • “Coscientist” - 自主實驗室代理 • @PrimeIntellect - 模組化代理基礎設施

3. 基礎與領域模型 高效能的工作馬。 範例： • AlphaFold 2 - 結構預測 • Evo 2 - 基因組建模（Arc Institute） • Geneformer - 基因表達 • ChemGPT - 化學推理 • ESM-3, PaLM-2, Claude 3 - 語言架構

4. 實驗與模擬執行 AI 進行實驗。 系統包括： • Opentrons - API 驅動的實驗室機器人 • INDRA - 機制建模 • PyMOL / AlphaFold 推理 • 基於雲的模擬：OpenMM, Foldit • SMART-on-FHIR：早期 EHR 整合

5. 科學家面向的平台與助手 當 AI 遇上研究人員。 • @GoogleAI 共同科學家 - 假設頭腦風暴 • @FutureHouseSF - 問答、系統評估、化學計劃 • Consensus & Elicit - 結構化論文評審 • Biomni, Iris, Scite - 專業論文代理 • @vita_dao AUBRAI, ChatPaper - AI 研究共同駕駛

這些工具共同形成了一個新的研究堆疊： → 模型解釋生物學 → 代理協調推理 → 平台提供協助 → 機器人技術和模擬完成循環

科學 AI 生態系統地圖不僅僅是一個工具列表。 它是一個生物/累積的藍圖 🧪 從搜索 → 到合成 從分析 → 到行動 從靜態知識 → 到能學習的系統