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2025年7月26日，站在人类智慧探索的前沿，上海交通大学-上海算法创新院-深势科技共同发布真正通用意义的科学基座大模型Innovator，并依托Innovator推出全球首个「通用科研智能体」SciMaster。

SciMaster并非又一个冰冷的工具，而是一位触手可及的"Master-专家级"科研助手，正将AI for Science的宏伟愿景转化为人人可参与的科研新现实。

应对科研痛点而生的“超级智能体”——SciMaster

科学的发展依赖于历代研究者孜孜不倦地探索与海量典籍、文献地传承。

然而统计显示，自19世纪以来人类文献数量增长了4000倍，但是人们研读文献的速度仅提升了2倍。面对无限的科研需求，广阔的探索空间，研究者只有有限的探索手段，这使科学发现的速度受到严重制约，且限制了更多创新的发生。

此外，当前的科学研究越来越需要多学科研究者同时参与，并且解决问题需要的各类工具日益增长且愈加复杂，会使研究者被迫陷入知识壁垒等问题引起的效率瓶颈中。

为了应对这些科研挑战，SciMaster应运而生，旨在重塑科研过程。它不再满足于提供孤立的答案片段，而是立足于“读、算、做”构建了一个透明、可控、可协作的智能研究生态。

核心功能：专家级深度调研能力

在生成“深度调研报告”方面，SciMaster展现出了“专家级”深度调研能力。

研究者提出一个科学问题时，例如“分子动力学在药物筛选中的典型流程是怎样的”，“解微分方程的算法有哪些”，SciMaster会对问题进行评估分析，将问题拆分成多个子任务，并灵活调用 WebSearch、WebParse、PaperSearch三种检索方式，对全域互联网、全量文献进行检索，收集领域相关的资讯、数据、论文、专利等资料。由此，SciMaster最终会交付用户一份翔实可靠的调研报告。

仅上线一天，SciMaster便已生成数千篇这样按需定制的高质量科学调研报告，支持一键导出、自由分享。

灵活调用工具

值得注意的是，SciMaster支持思维链编辑功能，因此研究者可以主动干预SciMaster的执行逻辑。在SciMaster进行深度思考、规划任务时，研究者可以如“总指挥”一般，随时介入点击暂停，在“深度思考”的方框内对任务逻辑、内容进行修改，与SciMaster共同思考、迭代优化，从而更准确、更合理地实现研究需求。

SciMaster还集成了众多科学专用工具，它的调用方式分为两种：“主动调用”，研究者可以根据任务需求，在对话框中主动调取所需的计算工具，辅助任务完成；“自动调用”，SciMaster对研究者提出的问题分析后，因地制宜地筛选、调用相关工具精准完成任务。

重塑科研范式，干湿实验闭环

与此同时，SciMaster正在重塑高校科研范式。深势科技已与包括北京大学、上海交通大学、厦门大学在内的40余所高校达成合作，其中上海交大基于其X实验室构建的“超级科研平台”堪称范例。

平台以玻尔科研空间站为支撑，深度整合校图书馆资源、计算中心及分析测试中心，为全校师生打造专属智能体工具链。作为超级科研平台的智能体管家，SciMaster可接入各课题组私有数据，整合师生自建智能体，加速协同创新。

SciMaster可以直接调用Uni-Lab提供的MCP服务——其无缝集成各种实验室仪器设备和软件系统，可以高效搭建和管理实验室工作流程，构建涵盖软件硬件、研究人员以及科研数据的完整“干湿闭环”实验生态。

在此基础上，张万斌教授团队利用T5-AsymCat智能体，加速几类重磅手性药物的工艺研发；董佳家教授结合点击化学与分子砌块库，让AI成为了需求驱动分子设计的加速器。

此外，平台亦与宜宾新能源新材料数智创新中心的干湿闭环装置实现云端联动，只要输入电解液配方的性能需求后，即可结合专属知识库、Uni-ELF配方大模型、全套自动化工站与智能实验系统进行闭环优化迭代，将配方的研发和交付效率提升至少10倍。

开源的智能体平台

开源开放是科学发展的未来，SciMaster始终拥抱开源开放。依托SciMaster，任何人只需一键即可把原有的科学计算工具升级为智能体。

SciMaster已接入DeepModeling开源社区，设有开放的贡献评估与收益回馈机制量化人机交互价值，孕育了上千款Agent-ready工具与数百个Agent应用，催生了ChemMaster等SciMaster的子智能体，使原子、分子尺度的研发与设计触手可及；临港实验室虚拟疾病生物学家系统「元生」的文献专利研读、组学数据挖掘分析等模块亦向全球开放调用。

SciMaster使科学家突破原有学科边界与工具的限制，提高科研效率；推动了科研协作模式的变革。

SciMaster通向“革命的工具”