OpenClaw爆火后，Agent正推動科學研究進入新范式

當OpenClaw不僅能幫你訂機票、寫郵件，還開始參與科研實驗時，這意味著什么？

3月4日，在香港科技大學上海中心舉辦的“AI for Discovery：從范式革命到產業重構”學術峰會上，復旦大學浩清特聘教授、上海科學智能研究院院長漆遠在演講中表示，隨著OpenClaw智能體的出現，具備高能動性和自主學習能力的AI Agent（智能體）正推動科研進入一個新的臨界點。

復旦大學浩清特聘教授、上海科學智能研究院院長漆遠發表主題演講。澎湃新聞記者 喻琰 攝

在此次學會峰會上，與會人士普遍認為，人工智能正從科研流程中的輔助工具，逐漸演變為能夠參與推理決策與實驗閉環的“科研合伙人”，Agent引發了一場AI從過去被動記錄到主動推理的科研范式革命。

在漆遠看來，OpenClaw的爆火首先標志著基礎模型能力的躍升，“沒有大模型底層能力的持續突破，OpenClaw類智能體不可能實現當前效果”，其次OpenClaw代表了智能體架構的高能動性與強執行力，“智能體架構本身并不復雜，卻能夠產生非常顯著的能力提升，逐漸成為類似‘外腦’的個人助手”；此外，OpenClaw也顯示了智能體具備長期記憶與持續學習能力，可以在不斷自我迭代中演進。

漆遠認為，當AI Agent不僅能處理日常事務，還開始參與實驗設計與科研流程時，科研體系可能會發生深層變化，“科學探索需要擁有高能動性的智能體，科學數據、專業知識日益龐雜，科學家需要最強外腦，輔助其創造、完成規劃與執行。”

據漆遠介紹，由上海科學智能研究院（以下簡稱“上智院”）聯合復旦大學發布的“超級科研合伙人”大圣智能體憑借96%的RNA分類與設計準確率，在siRNA設計中將實驗成功率提升超50%，還支撐了轉化價值2000萬元的新型補鋰劑研發與潛在價值5億美元的FIC類藥物發現，實現科研成果的高效產業化。

事實上，一批面向科學研究的智能體正在快速推出。

此次峰會上，中國工程院外籍院士、香港科技大學首席副校長郭毅可透露，香港科大正推進“AI for Lab”計劃，開發實驗室智能體AINA（AI Native Arena），核心功能是能實現自主優化、主動探索、智能協作和知識進化。在這套工作流程下，人主要負責授權和決策，智能體則實現7×24小時自主運行進行實驗。

中國工程院外籍院士、香港科技大學首席副校長郭毅可。來源：香港科技大學

郭毅可提出一個分階段的科研生態愿景：第一階段實現個體實驗室Agent化，第二階段形成跨團隊Agent協作網絡，第三階段走向全球科研主動推理生態，使知識持續進化、認知價值最大化。

倫敦大學學院計算機科學系教授汪軍介紹，他們針對科研需求上線了可以在線持續學習的智能體，該智能體可以根據科研人員的問題自主在網上尋找資料，并能夠自行泛化持續進化。

在汪軍看來，AI與Science的重要結合點在于：許多科學問題本質上是優化與決策問題，AI的優勢在于更大的搜索空間、更快的結果反饋、可并行推理、可自動調用強化學習策略，且能在長時間運行中保持穩定輸出。例如他所在的團隊在與合肥中科大合作的“AI化學家”項目中，已經構建了一套多智能體協作系統，將貝葉斯優化、強化學習等方法嵌入硬件實驗設備，當前第一階段已走通；系統能夠在高維參數空間中自主搜索最優解，實現從實驗設計、執行、分析到優化的閉環流程，且全程無人工干預。

不過，與會專家也直言，當前AI for Science的發展仍處于起步階段，諸多瓶頸亟待突破，成為制約其規模化落地的關鍵因素。漆遠認為，科研智能體還需要解決一系列特殊問題，例如科學數據的高保真輸入與輸出、多模態科學數據對齊以及科學詞元（Token）生成等，以減少信息損失并降低模型幻覺。汪軍則表示，與大模型能快速反饋不同，化學實驗等科研場景里Agent反饋往往更慢、成本更高。在這一條件下，如何實現有效優化與閉環，是必須跨越的門檻。