Claude Science 科研工作台正式上线

AI 有潜力大幅加速科学发现的步伐以及医疗健康干预措施的开发。自去年秋天我们启动生命科学领域的工作以来，我们一直致力于提升模型能力，通过 MCP 和技能与科学生态系统建立连接，并启动合作伙伴关系，以努力实现这一潜力。

今天，我们推出这些工作中最重要的一次扩展：Claude Science，一个面向科学家的 AI 工作台。Claude Science 是一款应用，它集成了研究人员最常用的工具和软件包，生成可审计的产物，并提供对计算资源的灵活访问。

推出 Claude Science

科学研究往往枯燥繁琐。研究人员必须在数十个数据库之间来回切换，每个数据库都有自己的 schema，还要应对需要定制数据管线和查看器的文件格式，并在众多工具之间来回转换：PubMed、Jupyter、R、集群终端等等。

Claude Science 将这些碎片化的工具整合到一个统一的研究环境中，科学家可以在其中完成工作的各个阶段。它帮助你分析文献并执行多步骤研究，生成详细的产物，并让你能够反复迭代图表和手稿，直到它们可以发表。每一个输出都带有可审计的生成历史，因此你可以验证并复现结果。就像 Jupyter Notebook 一样，你可以在自己原本工作的地方访问 Claude Science——在 macOS 或 Linux 本地，或通过 SSH 在远程机器上，或使用 HPC 登录节点。

用户与一个通用协调智能体交互，该智能体可使用超过 60 项精选技能和连接器，这些技能和连接器已针对基因组学、单细胞、蛋白质组学、结构生物学、化学信息学等领域预先配置。这些智能体可以创建其他智能体，并与用户创建的专业智能体协作。此外，一个审阅智能体负责检查引用和计算，标记并纠正错误。

我们今天以 beta 版形式面向 Claude Pro、Max、Team 和 Enterprise 用户发布 Claude Science，并将随着我们从用户处收集反馈而持续完善该平台。

工作原理

丰富的科学产物，完全可复现。科学研究本质上是视觉化的，因此 Claude Science 在生成图表和手稿的同时，也会生成创建它们的代码。它原生渲染丰富的科学产物，包括 3D 蛋白质结构、基因组浏览器轨迹、化学结构等。你可以就任何细节与智能体对话，在图表和手稿上就地标注，让智能体知道需要处理哪些内容，使其达到可发表水平。

当它生成图表时，Claude Science 会附带生成该图表所用的确切代码和环境、关于其创建方式的通俗语言描述，以及完整的消息历史记录。这让你能够理解输入内容，使这项工作即使在数月之后也更容易验证和复现。你可以用通俗语言要求 Claude Science 对图表进行编辑——例如移除网格线，或将某个坐标轴改为对数刻度——智能体会自行编辑其代码。

管理你的算力并按需扩展。大型分析——例如折叠一个蛋白质，或在海量数据集上运行基因组学流水线——往往需要研究人员将注意力转向设置计算任务、等待其被发送到集群、检查其成功还是失败，再把结果拉取回来。Claude Science 为你处理这一过程。它会起草一份计划，在调用新资源之前先征求同意，并让你在将任务写入并提交到你实验室已在使用的计算资源（通过 SSH 连接你自己的 HPC 集群，或用你的 Modal 账户按需获取算力）之前，审查或撤销任何决定，并根据需要将分析从单个 GPU 扩展到数百个 GPU。

由于它的智能体运行在一个将上下文保存在内存中的活动会话内，即便是海量数据集也只需加载一次。它运行在你实验室自己的基础设施上——你的笔记本电脑、Linux 机器或 HPC 登录节点——因此庞大或敏感的数据集永远无需离开它们原本所在的系统，只有分析每一步所需的上下文才会发送给 Claude。在流水线运行过程中，一个审查者智能体会检查输出结果，标记出错误的引用、无法追溯的数字以及与底层代码不符的图表，并在运行中自我纠正。你可以在任意节点分叉会话，以比较两种方法，而不会丢失原始线程。

第一天即可投入领域使用。科学知识分散在数百个专业来源之中。例如在生物学领域，相关数据可能散落在 UniProt、PDB、Ensembl、Reactome、ClinVar、ChEMBL、GEO 等资源中——每一个都有自己的模式和查询语言——此外还有期刊、预印本服务器以及特定领域的开放模型。当你用自然语言向 Claude Science 提问时，专家智能体会跨所有这些来源进行查询和综合，让你无需逐一浏览。Claude Science 使用 NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit中的技能，原生连接 BioNeMo中的生命科学模型和库，包括 Evo 2、Boltz-2 和 OpenFold3。

科学家们已经有自己信任的模型、数据集和流水线。Claude Science 也能连接到这些，将任何流水线保存为可复用的技能，或通过连接器访问你实验室偏好的工具，未来的会话会自动继承它们。这种可定制性让你能在一次对话中同时访问 Claude、你的专有数据以及你已依赖的经过验证的工具。Claude Science 受益于我们合作伙伴的专业知识和平台，同时更多科学家通过 Claude 触达他们的工具。

科学家们正在用 Claude Science 做什么

在过去几个月里，研究人员已在 beta 版中与 Claude Science 合作，完成单细胞 RNA 测序分析、CRISPR 筛选设计、蛋白质结构预测、化学信息学等任务。

Manifold Bio 设计组织靶向药物——这类药物会归巢到特定器官或细胞类型，使药物在需要的地方发挥作用，而不影响身体其余部分——并同时测试对应数百个靶点的数百万个候选结合物如何在活体内分布。Manifold 使用 Claude Science 为其最新实验提名靶点。对于每个组织和靶点，Claude Science 评估表面表达、转运和安全性，并根据 Manifold 从其自身内部专有数据中学到的标准对候选物进行排序。Manifold 表示，Claude Science 与通用编程助手的区别在于，它能够端到端地完成这项工作，收集正确的数据，并内置过往项目的上下文来应用正确的判断。

Allen Institute 的神经科学家 Jérôme Lecoq 使用 Claude Science 构建了一个多智能体“计算综述模板”，其中包含约 20 个面向长篇综述写作的自定义技能。这些子智能体会通读数千篇论文，提取核心论点和关键定量发现，并将其存入一个证据状态数据库。随后，该流水线会构建一条叙事脉络，逐节撰写综述，并将每一节委派给各自专门化的子智能体。在每一节中，专门的智能体会直接从证据数据库生成定量跨研究图表。这一工作流的一个关键组成部分——由 Claude Science 得以实现——是使用 actor-critic 配对：一个智能体创建内容，另一个独立的评审智能体则评估其准确性和引用保真度。

在 Claude Science 之前，Lecoq 的团队撰写这样一篇综述可能需要长达两年时间。他现在已有约 10 篇综述，其中许多远超 100 页，且引用均经过评审智能体核查。该团队目前正与领域专家合作，进一步优化这些基于 AI 的评审智能体。

而 UCSF Brain Tumor Center 的副教授兼流行病学家 Stephen Francis，则使用 Claude Science 支持关于胶质瘤分子流行病学的研究——胶质瘤是一种起源于大脑胶质细胞的原发性肿瘤。他的实验室研究数千个微效生殖系变异如何组合起来塑造个体易感性的遗传基础。尽管这项工作早于 Claude Science，Francis 表示该应用大幅加速了分析，使多种方法的全面生殖系排查所需时间大约仅为过去的十分之一。他的团队独立验证了 Claude Science 的结果，确认其能够产出既快速又稳健的分析。

Claude Science 上手指南

Claude Science 应用现已在 macOS 和 Linux 上以测试版形式提供，面向 Pro、Max、Team 和 Enterprise 套餐。我们提前分享它，是为了让科学家们能够开始在真实问题上使用它，并告诉我们如何改进。

Team 和 Enterprise 用户需要由管理员启用 Claude Science。我们现在推出了 Team 套餐，为学术机构和非营利研究组织中活跃的科研实验室提供折扣席位；在此了解更多。

我们还将支持最多 50 个 Claude Science AI for Science 项目，提供最高 $30,000 的额度。Modal 也将为部分项目提供最高 $2,000 的算力。我们正在寻找跨越不同领域、探索科学边界的项目，早期重点关注生物学和生物医学研究。申请开放至 2026 年 7 月 15 日，获奖通知将于 7 月 31 日前发出。项目将于 2026 年 9 月 1 日至 12 月 1 日期间运行——在此申请。

要了解产品公告的最新动态、提供反馈，并向 Claude Science 社区中的其他人学习，请加入 AI for Science Discourse 社区。

在 claude.com/science 开始使用 Claude Science。

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