文献与科研知识智能
让 Agent 发现相关研究、筛选来源、准备结构化文献包、识别研究空白，并保留与原始资料的关联。
APPLICATIONS / AGENT 能够做什么
同一种赋能理念。
多种专业任务。
以下示例展示专业智能体可以参与的工作。每项应用都应依据用户任务选择相应的方法、工具、数据和控制机制，而不是假设存在一个开箱即用的通用产品。 卡片标签会区分现有资产、专业方法能力、开发中框架和既有项目经验。
FROM RESEARCH TO TRANSLATION / 从研究到成果转化
根据你的需要，赋予 Agent某一阶段的能力。
用户可以先构建一项专业能力，之后再将其与其他任务衔接。以下是应用模式，不代表所有工作流都已经封装完成或达到生产就绪状态。
计算化学与科学模拟
赋予 Agent 结构和输入文件准备、依据明确标准选择方法、调用支持的工具、分析输出并说明局限的能力。
材料与工程过程模拟
根据实际问题，在合理条件下组织原子尺度模型、机器学习势、相场方法、计算流体力学和多物理场仿真。
数据驱动设计与优化
帮助 Agent 准备数据集、构建特征、训练或评估模型、比较不同方案，并为设计和过程决策组织证据。
论文、专利与技术成果
支持证据关联写作、图件与参考文献检查、技术描述组织、专利准备材料，以及由人类审批的审查工作流。
生产线智能
赋予 Agent 分析生产数据、发现异常、辅助诊断、考虑调度约束，并为工程人员整理可执行建议的能力。
APPLICATION IS NOT THE SAME AS PRODUCT READINESS / 应用方向不等于产品成熟度
从具体任务出发，再确定需要建设什么。
以上示例说明 Agent 赋能可以应用的方向。具体部署仍需明确数据边界、工具兼容性、方法选择、验证方式、权限和人工监督程度。
检查真实条件
明确目标任务、用户环境、现有数据、软件许可、基础设施和运行约束。
组合所需专业能力
为具体场景选择或开发知识资源、Skills、工具、工作步骤和质量检查。
用真实样例测试
依据已知案例、专家审查、可重复性要求和约定验收标准评估输出。
验证有效后再扩展
只有在依赖关系和证据足以支持时，才连接更多任务或扩大模拟尺度。
HAVE A TASK IN MIND? / 你已经有明确任务了吗？一起定义你的 Agent
讨论具体应用 ↗