MindSpore Science科研智能体系统版本发布速览，覆盖端到端科研全流程

科研探索涉及文献阅读、假设提出、代码编写、实验试错和调优等阶段，过程繁琐，耗时冗长。

昇思构建 MindSpore Science 科研智能体系统，通过将科学全流程Agent化，减小科研环节之间的“人工衔接成本”，大幅压缩科研周期。

PART 01 发 布 特 性 速 览

MindSpore Science科研智能体系统包含：

MindSpore Science Skills 和 MindSpore Science Agent 两大核心组件，本次发布MindSpore Science Skills 0.1版本与MindSpore Science Agent preview版本。

01 MindSpore Science Skills 0.1版本

为科学计算提供开箱可用的SKILL集合，覆盖生物医药、化学材料、流体、PDE 方程、地球科学、电磁 等核心领域：

1、接入领域工业软件：

接入 VASP、OpenFOAM等配置复杂的工业级HPC软件及FitDock等SOTA工具。内置输入构建、参数调整、计算结果分析等流程；

2、支持5+领域AI4S SOTA模型调用：

覆盖生物、化学、流体、气象、能源等领域40+昇思、昇腾AI4S顶尖模型；

3、湿实验设备接入： 提供湿实验设备操作skill（e.g.,电催化场景湿实验设备skill），为湿实验的设计和执行提供参考实现；

4、领域知识沉淀：

联合中科大等顶尖实验室沉淀化学、生物等领域“隐形知识”（e.g.,掺杂材料第一性原理计算skill），将复杂的长链路科研任务固化为Know-How类skill，提升Agent解决复杂科研任务效率。

5、科研搜索API、工具库集成：

集成业界常用文献、数据搜索API以及领域专用Python数据分析与处理工具库；

6、模型类Skill 自生成：

提供模型类Skill自动构建能力，支持用户分钟级将自有模型封装为智能体skill，将AI4S模型快速转换为即插即用的生产力工具。

7、业界Agent生态兼容：

可以与Hermes Agent、OpenClaw、Claude Code、JiuwenClaw等智能体无缝集成，也支持直接接入用户专属的AI科研助手中。

02 MindSpore Science Agent preview版本

通过sub-agent实现科学实验workflow编排，本次preview版本内置 6 个 sub-agent 与科学实验 workflow，并提供化学领域完整案例：

全流程编排：构建假设生成、实验设计、实验执行等sub-agent，并基于多智能体架构，实现科学实验全流程workflow编排；

自我纠错优化：重点优化实验相关sub-agent的prompt与skills，提升实验执行sub-agent自我纠错能力，减少报错信息带来的上下文污染。

评测表现：MindSpore Science Agent采用OpenAI发布的FrontierScience中的国际化学奥赛题集进行评测，基于GLM-5模型，在avg N=8上的答题准确率达到77.88%，超过GLM-5模型（67.63%）以及斯坦福大学研究团队发布的 Biomni平台（70.51%），并在湿实验与计算仿真两大科研任务上均实现了案例验证。

PART 02 安 装 命 令

如果你也想试试，欢迎动手体验~~

我们准备了两种组件，你可以按需选择安装：

1、安装 MindSpore Science Skills（300+ 科研技能）：

👉 详细步骤见：https://gitcode.com/mindspore-lab/mindscience/blob/master/MindScienceSkills/README_ZH.md

2、安装 MindSpore Science Agent（6个子 Agent + 全流程编排）：

👉 详细步骤见：https://gitcode.com/mindspore-lab/mindscience/blob/master/MindScienceAgent/README_ZH.md

PART 03 欢 迎 加 入 社 区

本次发布的化学、生物等领域专业技能库等特性，与中国科学技术大学江俊教授团队、四川大学曹洋教授团队联合构建，昇思、昇腾模型类skills集成了诸多合作团队的原创成果和生态贡献，感谢所有共创团队在专业领域的深度指导与合作。

围绕MindSpore Science科研智能体系统，我们将持续优化skills、agents、workflow及相关应用案例，并持续强化智能体能力。目前，在算力平台先遣队、openJiuwen开源团队、应用场景创新实验室及诺亚实验室等周边团队的协同配合下，MindSpore Science科研智能体系统已为中科大智能科学家团队即将上线的“ScienceClaw”项目提供支持。

非常欢迎各位开发者、科研人员以及领域专家参与共建：

贡献 Skill：将你的领域经验封装为可复用 skill

贡献案例：分享你用 MindSpore Science Agent 完成的科研任务

反馈问题：通过 issue 告诉我们痛点和需求；

贡献指南：见开源仓库 https://gitcode.com/mindspore-lab/mindscience/blob/master/CONTRIBUTION.md

遇到问题？欢迎随时在 SIG 群里提问，我们会第一时间回复～ 让我们一起与技术专家共同打造更强大、更可靠的MindSpore Science科研智能体系统！图片图片