ScienceBuddy：集成224个工具的AI科研助手，全流程透明可查

又又又免费了，最近的赛博活佛是真多啊！！

ScienceBuddy，一个 AI 科研工具，集成了 224 个专业科学工具，文献检索、基因组分析、数据处理、代码执行全包了，现在竟然免费了！！

做过产品的人都知道，科研数据分析这个领域的成本有多夸张：

做一次生物信息分析外包，少说几千块起步，周期一两周 请一个生信分析师，一年几十万打底 各种专业分析软件的企业订阅，加起来一年也得大几万

而科研人员常年被三件事折磨：文献太多读不完比不过来，拿到数据不会分析不会画图，实验出了问题没人可问 以前这些事要么花钱要么花命

ScienceBuddy 来自 @PhAILabs

你把文献、数据丢进去，用一句话提问——它自己规划步骤、自己检索文献、自己写代码跑分析，最后把结果和每一步的过程都摆在你面前

我试了一下：

上传了几篇公开论文，就问了一句——帮我把这几篇里关于某个方向的证据整理成表，标上出处

十分钟不到，它自己规划了分析路径、调了文献检索工具、跑了代码处理，甩回来一份带来源标注的证据表，直接能下载

让我更意外的是它的团队——斯坦福、牛津、普林斯顿背景，研究代码已经在 GitHub 开源了，MIT 协议

而且你们注意一个时间线：

9 月 17 号，Anthropic 宣布 Claude 在不到四周内优化了 30 多个生物学 AI 模型，包括 AlphaFold3 和 Boltz-2，并且把优化代码全部开源了

同一天，ScienceBuddy 背后的技术框架 ScienceIDE 也开源了——7 个学科、15 个真实科研代码环境，从天体物理到量子计算，让 AI Agent 在真实的科研代码上练习

Anthropic 证明了 AI 能优化科学软件，ScienceIDE 提供了让 AI 在更多学科学这种能力的练习场——而 ScienceBuddy 就是这套技术框架面向科研人员的产品化落地

这意味着什么？意味着 ScienceBuddy 不是一个套壳的聊天机器人，它背后是一套在 7 个学科真实科研代码上训练出来的 Agent 系统

但真正让我觉得这个产品做对了的，不是结果，是过程 它有一个叫轨迹的面板，你能看到它每一步的规划、调了什么工具、跑了什么代码、拿到了什么中间结果

不满意直接在同一个任务里追问，它会带着上下文接着改 这和大家天天用的 ChatGPT 有什么本质区别？

ChatGPT 是通用聊天——你问它科研问题，它给你一段看起来有道理的话，但你没法验证中间过程

ScienceBuddy 带着 224 个专业科学工具——它真的去检索文献数据库、真的跑 Python 和 R 代码、真的生成文件让你下载复核

说白了就是：一个在聊天，一个在干活

而且它能干的事范围有点吓人：

1、上传表达矩阵数据，一句话让它做差异表达分析+画火山图，代码和方法全给你写好 2、描述一个实验失败的情况，它给你出分步排错方案 3、给它一个研究问题，它能规划完整的研究计划

作为一个做了五年产品的人，我觉得科研 Agent 最大的难题从来不是能不能给你答案——是你敢不敢信这个答案

ScienceBuddy 的解法是让每一步都透明可查，你不是在盲信一个黑盒，是在监督一个真正能干活的助手

说一个小缺点——目前注册需要 edu 邮箱，而且是 Preview 版本，结果用之前建议自己再核验一遍

但是——免费、不排队、不要邀请码，http://science-buddy.io 打开就能用

以前要花大几千块外包、花好几天人工才能搞定的事，现在一个免费工具十分钟干完了

身边有读博的、做科研的朋友，真的可以转给他们试试 我已经开始拿它跑一些真实的分析任务了，后续有新发现继续和大家分享！！

产品链接和底层框架 ScienceIDE 的论文、GitHub 全放评论区👇