科研Agent超能干，知识资产守得住！北大课题组实测元脑AI Work一体机工作站

直播现场，北京大学化学院课题组与浪潮信息研发团队围绕科研选题、文献检索、实验设计、数据分析、论文撰写、成果展示等完整科研流程展开实测，并通过多Agent分工协同，实现不同课题科研任务进度统一管理起来，帮助科研人员从繁琐的重复性工作中抽身，将更多精力投入科研创新。同时，浪潮信息研发团队结合实测场景，对元脑AI Work一体机工作站的产品能力与技术架构进行深入解读，展示其如何在科研数据不出域的前提下，让AI连接专业工具、执行复杂任务，并形成一套可持续运行、统一管理的本地AI Work科研环境。

01 科研AI越来越能干，知识资产更要守得住

文献越来越多、实验数据越来越复杂、科研任务的知识跨度越来越大,科研人员每天要在文献检索、数据整理、图表制作、格式核查等重复性知识工作上投入大量时间。AI的出现让这些工作有了新的可能,可以把科研人员从繁重的重复性工作中释放出来,将更多精力投入提出问题、设计研究、判断证据等更具创造性的工作。

但AI越深入科研，越会触及科研最核心的知识资产。未发表论文、实验数据、研究过程资料以及课题组长期积累的知识，都需要在可控环境中使用；随着AI从“回答问题”进一步走向调用工具、自主执行任务，数据访问、外部连接和Agent运行也带来了新的安全管理要求。与此同时，科研人员并非AI工程师，如果模型部署、环境配置和工具连接都需要自行完成，AI也很难真正进入科研日常。

因此，科研需要的AI，不只是“更聪明”，还要数据守得住、使用管得住、上手用得住。

02 元脑AI Work一体机工作站实测：本地大模型+智能体一天跑完原来一周工作

为加速AI智能体进入各类真实工作场景，浪潮信息推出元脑AI Work一体机，采用软硬一体化设计，支持Kimi K3、DeepSeek V4、Qwen3.8、GLM 5.2、MiniMax M3等主流大模型本地部署和统一Token服务，以及WorkBuddy、OpenClaw、Codex等AI办公智能体，并匹配工作站、服务器、超节点三种算力形态。直播中，北京大学化学院课题组与浪潮信息研发团队基于元脑AI Work一体机工作站，展示了一项“钙钛矿”真实科研课题的完整任务流程。

元脑AI Work一体机将大模型、AI智能体与科研数据统一部署在本地，科研人员可以在数据自主可控的环境中运行DeepSeek-V4-Flash等大模型，并将WorkBuddy等智能体与文献检索、实验设计、数据分析、论文撰写等科研skill工具、MCP接口等在本地连接起来，让AI真正进入科研任务执行过程。科研人员设定研究目标、证据边界和阶段任务，并持续审核中间结果，WorkBuddy则串联科研选题、文献检索、实验设计、数据获取、图表分析、论文撰写、PPT成果展示等七个环节，形成完整的AI科研工作流，帮助科研人员将原本需要约一周完成的科研辅助工作压缩至一天内。

演示中，研究人员负责提出科学问题、设定研究目标、划定证据边界，并对关键中间结果进行审核；AI智能体则承担科研流程中的任务执行与衔接工作。

论文选题阶段，研究人员提出研究问题，钙钛矿是一种广泛应用于“发光、感光、探测”等领域的前沿材料，但其组成灵活，不同元素组合会影响合成材料的稳定性，能否借助AI从数百种组合中快速找到值得研究的对象？对此，WorkBuddy基于本地DeepSeek-V4-Flash，将不同元素组合形成了360个候选化学式，并对研究方式进行设计，规划材料稳定性的研究策略；哪些问题可以通过现有数据库验证，哪些必须通过实验才能得到答案。通过这一过程，原本较为宽泛的研究方向，被进一步整理成可以执行、可以验证的研究任务。

文献检索阶段，WorkBuddy围绕360个候选化学式自动检索相关论文，完成去重、筛选、分类和重点提取，形成16篇高质量论文清单、中文导读和质量报告。同时建立“研究问题—文献证据”对应关系，对缺少依据或论文未明确报道的信息主动标记，让文献检索从“搜论文”变成可追溯的证据整理。

实验设计阶段，WorkBuddy读取前面的研究问题和文献证据，将论文中的材料体系、实验条件和变量关系转化为待验证方案，形成实验矩阵，明确哪些变量需要控制、哪些变量需要改变，以及后续需要采集哪些数据，为科研人员进一步开展实验提供参考。

数据获取与分析阶段，WorkBuddy调用Materials Project等专业数据库，对候选材料进行批量筛选和数据整理，完成数据清洗、特征处理，并可通过自然语言指令完成0代码科研作图，自动生成数据分布、模型预测、特征分析等科研图表。对于模型预测和未验证结果，AI保留证据边界，不将推断直接作为科研结论。

论文撰写与成果展示阶段，研究人员主导科学逻辑和最终结论，WorkBuddy基于前期形成的研究问题、文献证据和分析结果，辅助完成论文润色、数据和图表整理，并生成成果PPT，同时检查数据、指标和前后结论的一致性，让科研结果从分散的信息和数据进一步形成可交付的成果。

工作成果展示环节可以看到，围绕这项真实材料研究任务，AI最终输出了从研究问题、文献证据、实验变量，到数据分析、科研图表、论文内容和成果展示的一系列结果。科研人员无需在多个AI工具之间反复切换、整理和搬运信息，AI能够随着任务推进持续调用相应能力，完成不同科研环节之间的信息衔接，将更多时间投入科学问题和研究创新本身。

03 本地多Agent协同，科研任务全程可追溯

完成一项科研任务，只是AI进入课题组的第一步。一个真实课题往往持续数月甚至数年，涉及文献调研、实验设计、数据分析、论文撰写和成果展示等不同工作。在更为复杂的科研场景中，不同的科研任务可以由不同Agent承担，并且不同研究人员的Agent可以在一台元脑AIWork一体机工作站内协同工作，科研任务全程本地运行。

现场演示中，科研人员可以根据自己的研究任务，调用不同Agent协同完成工作。例如，文献Agent负责检索和整理论文，数据Agent负责数据处理与分析，论文Agent负责内容撰写与成果整理。不同Agent各司其职，并通过任务交接形成连续的科研工作流，让科研人员从反复检索、整理、分析等重复工作中解放出来。

进一步面向课题组管理，分散在不同科研人员手中的Agent还可以被统一组织成一个科研Team。管理人员可以配置Leader和不同专业Agent，统一下发任务、查看执行进度和汇总工作成果，并通过科研看板掌握不同课题的整体进展。

对科研人员而言，是让不同Agent协同把科研任务做完；对管理人员而言，是把分散的Agent组织起来，把多个课题统一管起来。AI由此从个人效率工具，进一步走向科研团队的协作与管理平台。

04 元脑AI Work一体机工作站：科研人的本地智能AI助理

浪潮信息研发团队结合北京大学化学院课题组的实测场景，对元脑AI Work一体机工作站进行了现场解读。产品采用软硬一体化设计，将本地大模型、WorkBuddy等AI智能体、科研Skill以及科研数据集成到一台设备中，并通过ClawManager等管理能力统一管理模型与Agent，让科研人员无需自行搭建复杂环境，即可在工位侧获得一个本地专属的智能AI助理。

数据自主，让科研数据留在自己的环境里。未发表论文、实验数据、课题资料等核心科研资产，可以在本地环境中完成模型推理、Agent执行和数据处理，让科研人员在使用AI的同时，对数据访问和流转保持更强的掌控。

Token自控，让AI可以长期用、放心用。 面对文献阅读、数据分析等大量长任务，工作站支持多种主流大模型本地部署，并提供统一的本地Token服务，科研人员无需反复购买、切换不同云端模型服务，让模型使用成本更加可控，也可以根据不同科研任务灵活选择模型能力。

安全可靠，让AI获得能力的同时守住科研边界。从本地算力和数据环境，到网络访问，再到Agent、Skill和插件运行，元脑AI Work一体机工作站构建多层安全防护，对数据访问、外部连接和智能体行为进行管理与审计，让AI在获得更多工具调用能力的同时，科研数据和运行环境依然处于可控状态。

开箱即用，让科研人员无需成为AI专家。 WorkBuddy、OpenClaw、Codex等智能体以及文献检索、数据分析、科研作图等专业Skill可以直接部署和调用，并针对科研场景预置相关能力，科研人员无需从模型安装、环境配置、工具连接等基础工作做起，拿到设备即可将AI用于文献、论文、数据和课题管理等实际工作。

AI真正进入科研工作场景，需要一套能够长期运行、持续协同、统一管理的科研AI环境。元脑AI Work一体机通过软硬一体化设计，实现了大模型、Token、算力、Agent与科研Skill本地私有化部署，让核心科研数据不出域、科研AI能力本地运行、多Agent协同统一管理，推动AI从“个人助手”真正走向科研团队的新型工作基础设施。

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