AI 有潜力大幅加速科学发现和医疗干预手段的开发进程。自去年秋季我们在生命科学领域启动相关工作以来，我们持续提升模型能力，通过 MCP 和技能包与科研生态建立连接，并启动合作伙伴关系，力求将这一潜力变为现实。
今天，我们推出了这些工作中规模最大的一次拓展：面向科学家的 AI 工作台——Claude Science。Claude Science 是一款整合了研究人员最常用工具与软件包的应用，能够生成可审计的成品，并提供对计算资源的灵活访问。
认识 Claude Science
科学研究往往繁琐枯燥。研究人员需要在数十个拥有各自架构的数据库之间切换，处理需要定制数据管道和查看器的文件格式，并在 PubMed、Jupyter、R、集群终端等一系列工具之间来回转换。
Claude Science 将这些零散的工具整合到统一的研究环境中，让科学家能够完成工作的各个阶段。它帮助你分析文献、执行多步骤研究，生成详细的成品，并允许你反复迭代优化图表和文稿，直至达到发表标准。每个输出都带有可审计的生成历史记录，便于你验证和复现结果。与 Jupyter Notebook 类似，你可以在现有的工作环境中使用 Claude Science——无论是在 macOS 或 Linux 本地，还是通过 SSH 或 HPC 登录节点访问远程机器。
用户通过与一个通用型协调智能体交互，该智能体拥有 60 多个预配置的技能包和连接器，覆盖基因组学、单细胞分析、蛋白质组学、结构生物学、化学信息学等领域。这些智能体可以启动其他智能体，并与用户创建的专业智能体协作。此外，还有一个审阅智能体负责检查引用和计算，标记并修正错误。
我们今天推出Claude Science测试版，面向Claude Pro、Max、Team和Enterprise用户，并将随着收集用户反馈持续完善该平台。
工作原理
丰富的科学制品，完全可复现。科学研究本质上是视觉化的，因此Claude Science在生成图表和文稿的同时，也包含创建它们所用的代码。它原生渲染丰富的科学制品，包括3D蛋白质结构、基因组浏览器轨迹、化学结构等。你可以与智能体讨论任何细节，对图表和文稿进行行内注释，让智能体知道需要处理哪些内容以使其达到可发表水平。
当Claude Science生成图表时，它会包含产生该图表的确切代码和环境、用通俗语言描述创建过程，以及完整的消息历史记录。这让你能够理解输入信息，使工作更易于验证和复现，即使数月之后也是如此。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，或将坐标轴改为对数刻度——智能体会修改自身的代码。
管理你的计算资源并按需扩展。大型分析——例如折叠蛋白质，或对海量数据集运行基因组学流水线——常常需要研究人员将注意力转移到设置计算任务、等待任务提交到集群、检查任务成功或失败、以及拉取结果上。Claude Science替你处理这一流程。它会起草一个计划，在接触新资源前征得同意，并允许你在编写和将任务提交到你实验室已使用的计算资源（通过SSH连接自有HPC集群，或使用Modal账户进行按需计算）之前审查或撤销任何决策，按需将分析从单个GPU扩展到数百个GPU。
因为其智能体在持有上下文内存的运行会话中工作，即使是超大规模数据集也只需加载一次。它在实验室自有基础设施上运行——无论是笔记本电脑、Linux 主机还是 HPC 登录节点——因此大型或敏感数据集永远不必离开它们已有的系统，只有分析每一步所需的上下文才会发送给 Claude。当流水线运行时，一个审查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匹配的图表，并在过程中自行修正。你可以在任何时刻对会话进行分叉，以比较两种方法，同时不丢失原始线索。
开箱即用，领域就绪。科学知识分散在数百个专业来源中。以生物学为例，相关数据可能分布在 UniProt、PDB、Ensembl、Reactome、ClinVar、ChEMBL、GEO 等资源中——每种都有各自的模式和查询语言——以及期刊、预印本服务器和特定领域的开源模型。当你用自然语言向 Claude Science 提问时，专业智能体会在所有这些来源中查询并综合信息，你无需逐一导航。Claude Science 利用 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。
科学家们已经拥有他们信赖的模型、数据集和流水线。Claude Science 也可以连接这些资源，将任意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，未来会话会自动继承这些配置。这种可定制性使你能够在一个对话中同时访问 Claude、你的专有数据以及你早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，同时更多科学家能通过 Claude 使用他们的工具。
科学家们正在用 Claude Science 做什么
过去几个月里，研究人员一直在与 Claude Science 的测试版合作，将其用于单细胞 RNA 测序分析、CRISPR 筛选设计、蛋白质结构预测、化学信息学等多项任务。
Manifold Bio 致力于设计靶向组织的药物——这类药物能够精准定位到特定的器官或细胞类型，从而在需要的地方发挥作用，同时不对身体其他部位造成影响——并且能够一次性测试数百万种对应数百个靶点的候选结合分子在活体内的分布情况。Manifold 利用 Claude Science 为其最新实验提名靶点。对于每个组织和靶点，Claude Science 评估了其表面表达、运输过程和安全性，并根据 Manifold 从其内部专有数据中积累的标准对候选靶点进行排序。Manifold 表示，Claude Science 与通用编程助手的不同之处在于，它能端到端地完成这项工作：根据内置的过往项目背景，收集正确的数据并做出恰当的判断。
艾伦研究所的神经科学家 Jérôme Lecoq 利用 Claude Science 构建了一个多智能体“计算评审模板”，该模板包含约 20 项专门用于撰写长篇综述的技能。这些子智能体阅读数千篇论文，提取核心主张和关键定量发现，并将其存储在证据状态数据库中。随后，整个流程构建叙事主线，逐章节撰写综述，并将每个章节分派给专属的子智能体处理。在每个章节内部，专门的智能体直接从证据数据库生成跨研究的定量对比图表。Claude Science 使该工作流程的一个关键组成部分成为可能，即使用“演员-评论家”配对：一个智能体负责创作内容，而另一个独立的评审智能体则评估其准确性和引用忠实度。
在 Claude Science 出现之前，Lecoq 的团队撰写这样一篇综述可能需要长达两年的时间。如今，他手头约有 10 篇综述，其中许多超过 100 页，并且引用内容都经过了评审智能体的核查。目前，该团队正与领域专家合作，进一步优化这些基于 AI 的评论智能体。
加州大学旧金山分校脑瘤中心的副教授兼流行病学家斯蒂芬·弗朗西斯，已使用Claude Science来支持关于神经胶质瘤（一种起源于脑部胶质细胞的原发性肿瘤）分子流行病学的研究。他的实验室致力于探究数以千计的小效应胚系变异如何组合起来影响个体易感性的遗传基础。虽然这项工作早于Claude Science问世，但弗朗西斯表示，这款应用极大地加快了分析速度，使得能够通过多种方法进行全面的胚系分析，所需时间仅为原来的大约十分之一。他的团队独立验证了Claude Science的结果，证实该应用能够产生既快速又稳健的分析。
Claude Science 入门指南
Claude Science 应用目前面向 Pro、Max、Team 和 Enterprise 计划的用户在 macOS 和 Linux 系统上提供测试版。我们提前发布此应用，以便科学家们能够将其用于解决实际问题，并向我们反馈以进行改进。
Team 和 Enterprise 用户需要其管理员启用 Claude Science。我们现在推出了一项团队计划，为学术机构和非营利研究机构中的活跃科学实验室提供折扣席位；在此了解更多信息。
我们还将支持多达 50 个 Claude Science AI for Science 项目，每个项目最高可提供 30,000 美元的信用额度。Modal 也将为选定的项目提供最高 2,000 美元的计算资源。我们正在寻找跨领域并探索科学边界的项目，初期重点关注生物学和生物医学研究。申请截止日期为 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 日期间进行——在此申请。
如需了解最新的产品公告、提供反馈并向 Claude Science 社区的其他成员学习，请加入 AI for Science Discourse 社区。
请访问 claude.com/science 开始使用 Claude Science。