AI 智能体，让每个人可以像科学家一样工作和思考

主要观点总结

SciMaster作为科研助手，不仅解决了科学家们在科研过程中的繁琐任务，也让更多非科研工作者如科技媒体人、行业研究员等受益。它通过理解科研问题、拆解任务，在调研、计算、模拟、写作等环节自动调度工具，完成一整套科研流程。它展现出新的AI工作方式：组织信息、拆解路径、调度工具，完成一个更接近「科研范式」的思考闭环。尽管目前仍存在模型理解力、工具接入等挑战，但作为科研协作体的雏形，SciMaster已在多个环节提供结构化、专业化的支撑。

关键观点总结

关键观点1: SciMaster的定义和主要功能

SciMaster被定义为『通用科研助手』，不仅能理解科研问题、拆解任务，还能在多个环节自动调度工具、协同执行任务，完成一整套科研流程。

关键观点2: SciMaster在科研过程中的应用

SciMaster在实际科研场景中已开始落地，例如在新药立项阶段和材料领域，通过智能体框架调度外部能力组件，将科研任务流程串联成一个可执行闭环，提高研发效率。

关键观点3: SciMaster在非科研领域的应用

SciMaster不仅服务于科研人员，也适用于信息密集环境中的工作者，如内容创作者、行业研究员、教育工作者等。它展现出一种以科研思维做任务的能力，具备更大的潜力。

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