2026 夏季 InfiniTensor 训练营 AI 编程与智能体应用 6：《如何构建一个自己的科研 Agent》

7 月 29 日，2026 夏季 InfiniTensor 训练营 AI 编程与智能体应用方向第六课《如何构建一个自己的科研 Agent》开讲。前五课依次讲解 AI 辅助编程工程范式、通用 Agent 系统架构与循环机制、科研智能体行业落地案例、AI Coding 全流程实战，以及智能体发展全景与技术演进，搭建从理论到工程、从通用到科研的完整认知。

本节课结合超算互联网平台实战演示，讲解科研智能体四层技术架构与三大垂直场景构建方法，带大家从 0 到 1 快速搭建专属科研智能体。

上节课回顾：

科研范式演进

科学智能是 AI 在专业领域深度应用的重要方向之一。

科研智能化趋势

AI 在科研中的角色逐步升级，分为三个清晰阶段：

AI Agents 技术栈全景

AI Agent 系统通常由模型、推理框架、规划执行、工具调用、知识增强、记忆管理、评测与应用等多个技术层组成。

构建超级科学计算智能体

超算互联网科学计算智能体

1. 传统科研流程痛点

科研从业者需要完成：读文献提假设 → 配环境写脚本 → 找算力跑计算 → 后处理写报告，全流程门槛高、周期长，要求同时掌握编程、硬件、科学软件、超算调度等多领域技能。

2. 自然语言驱动新思路

借鉴对话式交互模式，科研也可以通过自然语言驱动：

• • 用户输入目标与需求；
• • 智能体自动拆解任务、选择软件、确定计算资源；
• • 遇到报错自动分析修复，结果自动后处理生成可信报告。

3. 端到端智能体架构

• • 用户需求端：自然语言描述科研目标
• • 中间阶段：定义求解器、确认计算模型、选择计算软件、确认计算资源、必要的后处理分析；
• • 结论端：生成结构化分析报告，并辅助科研人员进行结果整理与验证。

4. 覆盖领域与核心价值

• • 覆盖物理化学材料、工业仿真、生命科学、气象环境海洋、人工智能/遥感/石油勘探/天文研究/地震模拟等五大领域；
• • 核心价值：通过自然语言与超算交互，实现端到端应用，大幅降低用户使用门槛，重塑超算服务和使用模式。

挑战与解决方案

基础设施与生态

• • 重复性工程化工作替代：面向材料、CAE、生信等领域的计算研究员/工程师，从 MP 数据库批量拉取结构，并通过自动化计算流程进行高通量模拟与筛选；
• • 探索型科研场景：面向物化环材等领域的实验研究员，需要通过智能体进行文献搜索、计算流程总结、环境部署、作业提交、结果分析；
• • 本地科研智能体构建：面向个人 AI4S 开发者 + 智能体，SCNet 客户端调用线上 AI4S 技能、算力 MCP 及模型 API，配合本地专业技能快速形成垂直智能体。

技术架构

通过多层技术架构整合多元能力，实现多智能体协同，构建端到端科研任务自动化流程。

低门槛智能体构建体系

通过对话式构建、丰富的组件库以及多智能体协同架构，大幅降低科学计算智能体开发与使用门槛。

案例演示一：材料计算

1. 目标和意图

• • 晶体结构获取
• • 计算准备
• • 作业提交与监控
• • 结果分析

2.演示效果

输入需求：「帮我获取二氧化硅晶体结构，并准备计算」

案例演示二：生信场景

场景痛点

科研人员需要读大量文献、提取实验方法、拼接工具链、复现论文分析流程与配图，人工操作耗时且容易出错。

智能体目标

构建文献复现智能体，实现：

1. 1. 分析文献实验流程，提取计算步骤与图表样式；
2. 2. 复现论文中的分析方法与科研配图规格；
3. 3. 输入新的科研数据，自动生成与原文规格一致的配图。

演示流程

1. 1. 上传文献上传目标科研论文 PDF，智能体自动分析实验流程与图表生成方法；识别图表类型：火山图、条形图、气泡图、网络图等。
2. 2. 传入新数据上传新的眼组织科研数据，智能体按照文献提取的分析流程自动处理数据。
3. 3. 生成一致配图输出符合论文分析流程和绘图规范的复现结果。

案例演示三：客户端科研智能体

适用场景

用户有自己的行业场景，需要快速校验想法，不一定要从网页端完整构建智能体。

使用流程

1. 1. 下载 SCnet 客户端（支持 Windows / Mac）；
2. 2. 创建自定义插件，上传专属技能；
3. 3. 语言描述计算任务；
4. 4. 智能体自动生成脚本、提交作业、返回结果文件。

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