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ScienceBuddy 科研 Agent 免费开放

集成224个科学工具的科研 AI 工具 ScienceBuddy 免费上线,可自动检索文献、跑代码并展示推理轨迹。

超级个体|柿子
@yaohui121382026.09.25收录原推发布于 2026.09.24
超级个体|柿子 @yaohui12138原推发布于 2026.09.24
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又又又免费了,最近的赛博活佛是真多啊!! ScienceBuddy,一个 AI 科研工具,集成了 224 个专业科学工具,文献检索、基因组分析、数据处理、代码执行全包了,现在竟然免费了!! 做过产品的人都知道,科研数据分析这个领域的成本有多夸张: 做一次生物信息分析外包,少说几千块起步,周期一两周 请一个生信分析师,一年几十万打底 各种专业分析软件的企业订阅,加起来一年也得大几万 而科研人员常年被三件事折磨:文献太多读不完比不过来,拿到数据不会分析不会画图,实验出了问题没人可问 以前这些事要么花钱要么花命 ScienceBuddy 来自 @PhAILabs 你把文献、数据丢进去,用一句话提问——它自己规划步骤、自己检索文献、自己写代码跑分析,最后把结果和每一步的过程都摆在你面前 我试了一下: 上传了几篇公开论文,就问了一句——帮我把这几篇里关于某个方向的证据整理成表,标上出处 十分钟不到,它自己规划了分析路径、调了文献检索工具、跑了代码处理,甩回来一份带来源标注的证据表,直接能下载 让我更意外的是它的团队——斯坦福、牛津、普林斯顿背景,研究代码已经在 GitHub 开源了,MIT 协议 而且你们注意一个时间线: 9 月 17 号,Anthropic 宣布 Claude 在不到四周内优化了 30 多个生物学 AI 模型,包括 AlphaFold3 和 Boltz-2,并且把优化代码全部开源了 同一天,ScienceBuddy 背后的技术框架 ScienceIDE 也开源了——7 个学科、15 个真实科研代码环境,从天体物理到量子计算,让 AI Agent 在真实的科研代码上练习 Anthropic 证明了 AI 能优化科学软件,ScienceIDE 提供了让 AI 在更多学科学这种能力的练习场——而 ScienceBuddy 就是这套技术框架面向科研人员的产品化落地 这意味着什么?意味着 ScienceBuddy 不是一个套壳的聊天机器人,它背后是一套在 7 个学科真实科研代码上训练出来的 Agent 系统 但真正让我觉得这个产品做对了的,不是结果,是过程 它有一个叫轨迹的面板,你能看到它每一步的规划、调了什么工具、跑了什么代码、拿到了什么中间结果 不满意直接在同一个任务里追问,它会带着上下文接着改 这和大家天天用的 ChatGPT 有什么本质区别? ChatGPT 是通用聊天——你问它科研问题,它给你一段看起来有道理的话,但你没法验证中间过程 ScienceBuddy 带着 224 个专业科学工具——它真的去检索文献数据库、真的跑 Python 和 R 代码、真的生成文件让你下载复核 说白了就是:一个在聊天,一个在干活 而且它能干的事范围有点吓人: 1、上传表达矩阵数据,一句话让它做差异表达分析+画火山图,代码和方法全给你写好 2、描述一个实验失败的情况,它给你出分步排错方案 3、给它一个研究问题,它能规划完整的研究计划 作为一个做了五年产品的人,我觉得科研 Agent 最大的难题从来不是能不能给你答案——是你敢不敢信这个答案 ScienceBuddy 的解法是让每一步都透明可查,你不是在盲信一个黑盒,是在监督一个真正能干活的助手 说一个小缺点——目前注册需要 edu 邮箱,而且是 Preview 版本,结果用之前建议自己再核验一遍 但是——免费、不排队、不要邀请码,http://science-buddy.io 打开就能用 以前要花大几千块外包、花好几天人工才能搞定的事,现在一个免费工具十分钟干完了 身边有读博的、做科研的朋友,真的可以转给他们试试 我已经开始拿它跑一些真实的分析任务了,后续有新发现继续和大家分享!! 产品链接和底层框架 ScienceIDE 的论文、GitHub 全放评论区👇

这条是引用着另一条写的:「ScienceBuddy:融合 JEV 框架的科研 agent 工作台」

x.com/yaohui12138/status/2102970732951261565采集于 2026.09.25 10:29