科研人员在面对庞大文献、复杂实验及多学科数据整合时，常常需要耗费大量时间进行信息检索、数据分析与实验规划。单一工具难以覆盖全流程，手动操作效率低且容易遗漏关键信息。SciMaster由上交大联合深势科技推出，是一款通用科研Agent，通过多模态检索、专家级报告生成及智能实验工具整合，为科研人员提供全流程科研支持。平台能够高效生成科研报告、分析数据及调用实验工具，帮助研究者快速获取研究洞察，提升科研效率和精度。
SciMaster是什么？
SciMaster是一款通用科研AI智能体，面向科研人员提供智能文献检索、数据分析、实验工具调用及科研报告生成服务。其核心优势在于多模态信息整合和思维链编辑功能，支持任务拆解、实时干预及实验生态接入，实现科研工作的自动化和高效化。SciMaster适用于量子计算、天文学、药物研发、智能体合作学习、二维材料研究等多学科领域，帮助科研人员快速获取研究进展并生成结构化报告。
网站地址：https://scimaster.bohrium.com
核心功能
SciMaster主要面向科研人员和科研团队，通过多模态检索和实验工具整合提高科研效率。
- 多模态检索——通过WebSearch、WebParse和PaperSearch三种方式，高效检索网络资讯、科学文献及专利资料。
- 专家级报告生成——基于检索结果生成深度调研报告，包括文献引用、数据分析和可视化图表。
- 工具库支持——集成科学专用工具，支持主动调用和自动调用，满足不同科研任务需求。
- 思维链编辑——可暂停任务查看推理逻辑，对任务拆解、执行顺序及重点方向进行实时调整。
- 实验生态构建——通过Uni-Lab MCP服务连接实验室仪器和软件系统，实现“干湿闭环”实验生态。
- 详细报告生成——输出科研报告可选“通用助手”或“深度调研”模式，并支持导出为PDF或Word。
- 可视化支持——通过图表、数据可视化直观呈现复杂科研信息，辅助理解与决策。
使用场景
SciMaster可应用于科研文献整理、实验模拟、数据分析及科研报告生成，为科研人员提供全流程智能化支持。
| 人群/角色 | 场景描述 | 推荐指数 |
|---|---|---|
| 药物研发科研人员 | 分子动力学模拟药物-靶标相互作用，加速药物筛选 | ★★★★★ |
| 天文学研究者 | 分析系外行星观测数据及模拟结果，辅助研究 | ★★★★★ |
| 量子计算研究团队 | 数据分析与模型优化，突破量子计算瓶颈 | ★★★★★ |
| AI智能体研究者 | 模拟智能体合作学习行为，优化实验策略 | ★★★★☆ |
| 多学科科研团队 | 综合文献检索、数据分析与实验管理，实现高效协作 | ★★★★★ |
操作指南
科研人员可快速上手SciMaster完成复杂科研任务：
- 访问「SciMaster官网」并注册账号，填写邮箱及基本信息，申请邀请码完成注册。
- 在任务输入框中输入具体科研问题，问题描述尽量明确。
- SciMaster自动将问题拆解为子任务，如文献检索、数据分析或实验方案生成，可在工具栏查看拆解详情。
- 系统通过WebSearch、WebParse和PaperSearch检索信息，进度实时显示，可随时暂停并介入思维链编辑调整任务。
- 生成科研报告，选择“通用助手”模式或“深度调研”模式，并可导出为PDF或Word文档。
- 根据任务需求主动或自动调用科学工具进行数据模拟、实验设计或分析操作。
- 若接入实验生态，可通过Uni-Lab MCP服务连接实验室设备，实现实验自动化执行与数据采集。
（注意：任务描述越具体，SciMaster生成报告与模拟结果的准确性越高。）
支持平台
SciMaster支持Web端访问，兼容桌面及移动浏览器，可随时提交任务、查看检索进度及获取科研报告。通过集成实验生态，用户亦可远程管理实验仪器和数据采集流程。
产品定价
SciMaster采用增值使用模式，基础功能可免费试用。科研团队可订阅高级功能，包括全量文献检索、高级实验工具接入和深度报告生成，以满足不同科研深度和任务复杂度的需求。
常见问题
Q1：SciMaster是否适用于跨学科研究？
是的，平台支持物理、化学、生物、天文及人工智能等多学科科研任务。
Q2：是否提供实验工具调用？
是的，可通过主动或自动方式调用集成的科学工具，也可接入Uni-Lab MCP实验生态管理实验设备。
Q3：使用SciMaster生成报告是否可追踪信息来源？
是的，报告会展示所有参考文献并附链接，实现信息可追溯。
Q4：是否支持可视化分析？
是的，平台支持图表和数据可视化，帮助科研人员直观理解复杂信息。
Q5：注册是否需要邀请码？
是的，需填写基本信息申请邀请码以完成注册。
总裁导航总结
SciMaster通过多模态检索、工具库整合、思维链编辑和实验生态支持，为科研人员提供高效、可靠的科研辅助Agent。适用于药物研发、天文学、量子计算及智能体合作学习等科研场景，可加速科研进展、提升研究效率并生成结构化报告。对于需要处理大量文献、数据和实验任务的科研团队或个人研究者，SciMaster提供了全流程智能化支持和高可控性实验管理方案，是科研自动化与高效决策的理想工具。
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