科研智能体「漫游指南」—助你构建领域专属科研智能体

浏览数:105    发布时间:2025/09/07 01:54:18

欢迎关注中国科学院自动化研究所 & 北京中关村学院 & 芝加哥大学 & 西湖大学 & 腾讯带来的科研智能体方面的最新综述调研。

当前基于大语言模型(LLM)的智能体构建通过推动自主科学研究推动 AI4S 迅猛发展,催生一系列科研智能体的构建与应用。然而人工智能与自然科学研究之间认知论与方法论的偏差,对科研智能体系统的设计、训练以及验证产生着较大阻碍。

与传统综述不同,本篇综述为大家呈现了科研智能体的「漫游指南」,旨在提供构建科研智能体的「说明指南」:从科学研究的全周期出发,概述了科研智能体的分级策略,并详细阐述了对应等级的构建策略与能力边界;同时该「漫游指南」详细阐明了如何从头构建科研智能体,以及如何对科研智能体的定向能力进行增强。同时「指南」中详细涵盖了科研智能体的概念阐述、构建方案、基线评估以及未来方向。

希望本「漫游指南」能启发 AI 研究者与具体自然科学研究者,促进 AI 与自然科学之间的深度融合。

综述的核心贡献如下:

图 1|科研智能体对于科研过程全生命周期的介入

科研智能体分级策略

图 2|科研智能体分级示意

根据构建策略与其能力边界的等级划分,科研智能体被我们分为三个等级:

图 3|不同等级科研智能体汇总

从头构建科研智能体

本综述凝练了科研智能体的构建过程,从头构建科研智能体的工作流主要为知识组织、知识注入以及工具集成三个部分构成。

知识组织:知识组织定义了科学信息如何被结构化,以便使智能体能够有效地理解和推理。它涵盖非结构化序列(例如研究论文和书籍)、结构化数据(例如基因表达数据集)、指令(例如问答对)以及知识图谱,每种方式都提供了独特的方式来表示和检索领域知识。这些组织策略作为智能体推理、归纳和决策的基础,对于科学发现至关重要。

知识注入:知识注入涉及将特定领域的专业知识嵌入科学智能体中,这可以通过显式或隐式方法实现。显式注入直接将知识整合到提示中或针对特定任务优化提示,而隐式注入通常涉及微调模型或使用强化学习来使智能体的响应适应特定领域。这两种方法都旨在通过注入相关专业知识来增强智能体解决特定领域科学挑战的能力。

工具集成:工具集成通过将外部工具用于专业任务(如专业知识获取、执行和模拟、分析以及可视化)来扩展智能体的功能。通过选择和集成特定领域的工具,科研智能体可以更高效地执行复杂任务。这些工具的有效集成使科研智能体能够自主运行,协调各种资源以协助科学研究与发现。

科研智能体能力增强

基准与评估

根据现有基准的侧重不同,基准主要分为知识密集型任务以及实验驱动型任务,两者对于整体科学研究过程中各有侧重。

知识密集型:科研智能体主要设计用于处理需要深厚专业知识的复杂、特定领域的任务。这些任务通常围绕知识传播展开,包括文献挖掘、研究假设生成、实验设计、结果分析和评估。这类任务要求智能体在专业领域具备认知能力,而非简单的一般知识。

实验驱动型:面向科研智能体的实验驱动任务评估代理在科学探究中使用工具的能力,强调自主实验设计、验证以及在科学环境中的多过程探索。

图 4|基准测试汇总

未来研究方向

在此,我们诚挚邀请 SCI 领域的同学和教师与我们联系与合作,共同推动科学代理在自主科学研究中的应用与发展。我们相信,通过多学科的跨界合作和经验交流,能够为科学研究的创新和效率提升提供强有力的支持。

如果您对我们的工作或研究方向感兴趣,欢迎随时与我们建立联系。期待与各界科研人员携手合作,共同探索科技前沿,实现更广泛的学术价值和应用潜力。

联系方式:

中国科学院自动化研究所 & 北京中关村学院 2024 级直博生王新茗

wangxinming2024@ia.ac.cn

中国科学院自动化研究所副研究员 & 北京中关村学院共建导师徐健

jian.xu@ia.ac.cn

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