AI4Science新动向：从分子到蛋白，设计自动化

近期，AI for Science最新动态显示，行业正在走一条清晰的技术演进路径：AI模型从单点预测和生成，逐步发展为能够调用工具、组织科研流程并接受实验反馈的科技智能体。

与此同时，蛋白设计、材料发现和计算化学等方向正在形成“模型—Agent—实验”的闭环。产业端也出现相应变化，资本更加关注基础模型与Lab-in-the-Loop基础设施。

当前这些系统大多仍处于科研发现和前临床阶段。Agent能否持续产生经过实验验证的新知识？这些成果能否最终转化为候选药物、材料或可复现的科学发现？

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最新研究：分子设计Agent

1.CAi Copilot：让AI从“分子生成工具”走向分子设计Agent

8月7日，上海人工智能实验室与南京大学团队发布 CAi Copilot，这是定位于早期小分子设计的专家型Agent。它能将研究者的设计意图转化为可执行、可追踪的科研流程，此模型由Research Interface、Agent Reasoning、Execution Substrate三层组成，协同完成分子生成、筛选、多目标评价和证据整理。