研究背景

跨学科科学研究向来极具复杂性，以协调计算机、生物信息学、合成生物学等不同领域为例，不仅需要整合多领域知识，更面临着团队组织协调的巨大挑战。近年来，大语言模型（LLM）虽已成为科研领域的得力工具，但其应用范围多局限于回答科学问题、阅读总结文献或编写修改代码等特定任务。这些零散的功能与复杂开放且涉及多步骤推理的真实科研工作之间，仍存在难以逾越的鸿沟，受限于单一领域或标准化流程，难以支撑复杂、跨学科的科研项目。那么，能否构建一个真正意义上的AI-人类研究协作体，让AI Agent像跨学科团队那样自主运作，人类提供高层指导，AI则推进完成复杂的科研项目？为此，我们在开源框架virtual-lab的基础上开发了一个由LLM驱动、人类指导的多智能体（Multi‑agent）协同科研平台“可视化虚拟实验室”。该平台支持对接DeepSeek、Kimi、豆包、通义千问等多个主流AI模型，区分个人会议与团队会议两种模式，可分别满足独立研究与协作探讨场景。在会议进行过程中，系统会实时展示讨论进展与相关通知，随时掌握会议研究动态。平台不仅预设了5名各有所长的AI专家，还支持用户创建自定义专属AI专家，以灵活适配个性化会议研究需求。

  1. 完全可视化操作，上手快

  2. 包括个人会议与团队会议两种模式，可分别满足独立研究与协作探讨场景。

  3. 平台预设了5名各有所长的AI专家，还支持用户创建自定义专属AI专家，以灵活适配个性化会议研究需求。

  4. 该平台支持对接DeepSeek、Kimi、豆包、通义千问等多个主流AI模型。

  5. 在会议进行过程中，系统会实时展示讨论进展与相关通知，随时掌握会议研究动态。


核心架构

 这个虚拟实验室的核心，是一个由LLM驱动、人类指导的多智能体（Multi-agent）团队。与传统AI工具不同，这个AI团队“有组织、有纪律”，能够通过模拟科研会议自主设计复杂的生物流程，标志着AI已从“回答问题”的助手，转变为“执行开放式、跨学科研究”的科研人员。该平台预设了5名各有所长的AI专家，分工明确且协同紧密，共同支撑起复杂科研项目的推进。

  • 首席研究员（Principal Investigator）：作为团队核心，承担着领导职责，带领团队攻克生物医学与人工智能领域的重要问题，基于成员意见对项目方向做出关键决策，同时负责管理项目进度与资源，最终实现研究工作科学影响力的最大化。

  • 免疫学家（Immunologist）：凭借专业优势，为抗体/纳米抗体的研发提供指导，在免疫原性、与其他变异体的交叉反应性及治疗应用潜力等关键问题上，给出精准的专业建议。

  • 机器学习专家（Machine Learning Specialist）：聚焦技术工具研发，主导构建并应用机器学习模型，一方面实现抗体效力的预测与结合亲和力的优化，另一方面开发AI工具以精准预测蛋白质-配体及抗体-抗原的相互作用，为抗体设计提供技术支撑。

  • 计算生物学家（Computational Biologist）：通过解析结构动力学特征指导虚拟筛选，开发预测模型筛选潜在的抗体/纳米抗体候选分子并完成计算预测结果的验证，搭建起理论与实验的桥梁。

  • 科学评论家（Scientific Critic）：为全过程提供关键性反馈与质控，确保拟议的研究项目及实施方案严谨、详尽、可行且具备科学合理性。

智研新范式

 可视化虚拟实验室展示了一种全新的科研范式。AI的定位发生了根本性转变，不再是被动调用的“工具”，而是主动参与的“科研人员”。在相关研究工作中，所有高层研究决策和设计选择均由AI Agent做出，研究人员则聚焦于高层指导。凭借高效的协作能力，AI Agent团队仅用很短时间就设计并敲定了整套复杂的计算工作流。更重要的是，通过设置不同领域的AI专家，能从各自专业背景出发，为复杂科学问题提供多角度见解，最终形成更全面、更具深度的研究。这种全新范式不仅打破了传统科研中的协作壁垒，更极大提升了跨学科研究的效率与质量，为科研创新开辟了新的可能。 

使用说明

软件安装：双击安装包开始安装→设置安装路径后点击"Next"→点击"Install"→点击"Finish"完成安装

可视化虚拟实验室(图1)

初始配置：首次使用需先完成 API 配置，系统支持对接 DeepSeek、Kimi、豆包、通义千问等主流 AI 模型，若不了解 API 获取方式的小伙伴可以点击软件中的"如何获取API?"查看各大 AI 大模型厂商API的详细获取教程，输入对应的厂商API密钥后，点击"验证 Key",验证通后点击"确认并继续"即可启动软件。

可视化虚拟实验室(图2)
参数设置：

  • 模型选择：在预定Agent模型中可根据不同的任务类型，可为每位专家单独指定 AI 模型（如有多个 API 密钥）。
  • 会议类型：分为个人会议和团队会议两种类型，按需选择即可。
  • 温度值：取值范围0.2–0.8，数值越高，AI 回答的创造性越强；数值越低，回答越严谨聚焦。
  • 讨论轮数：建议设置 2–4 轮，可平衡研究讨论的深度与 API 使用成本。
  • 并行次数：支持同时运行多组独立讨论，所有讨论结束后可一键合并结果。
  • 文献搜索：开启后自动检索 PubMed 相关文献（需额外消耗 API 额度）
  • 保存设置：需指定结果存储路径及文件名，会议讨论结束后，系统将自动生成 Markdown 格式的研究报告，并保存至该路径下，方便后续查阅与编辑。

  • 工作流模板案例：软件内置「抗体设计」专业工作流模板，支持一键加载标准化讨论框架，为相关领域研究提供参考，提升研究效率。

个人会议：会议类型选择"个人会议"，在会议议程区域详细描述研究需求，如研究现状与面临的挑战；期望达成的量化指标；可使用的实验 / 计算资源；希望获得的结果形式。系统会开始针对分配给特定AI Agent的具体任务（如“构建项目框架”），并联动"科学评论家"模块协作完成，既通过专业 Agent 保障研究专业性，又借助质控反馈机制实现双重校验，确保结果质量。支持创建自定义AI团队人员，只需在个人会议左侧窗口设置成员的名称，负责的专业领域，核心的目标及角色的定位，即可生成专属的AI专家，适配个性化研究需求。
团队会议：会议类型选择"团队会议"即可组建多 AI 专家团队开展联合研讨。软件预设了5名各领域专长的AI专家，同时支持添加个人会议中创建的自定义 AI 成员。用户在"会议议程"部分设定研究议程，包括研究背景、目标与具体要求。在"议程问题"区域可补充需专家聚焦的关键议题（可选），点击"开始会议"后所有AI Agent 依次参与讨论并关注聚焦的研究问题，凝聚集体智慧进行会议研究流程，实时显示讨论进展与系统消息。会议结束后，讨论内容及研究成果将自动保存至指定文件目录。
可视化虚拟实验室(图3)

 

结果预览

可视化虚拟实验室(图4) 

下载链接

百度网盘分享的链接: https://pan.baidu.com/s/1JFzHfrn1JNQPPl8fSqJWkw?pwd=q8ja
提取码: q8ja