Claude Science发布：60+科学数据库一个对话搞定

AI有潜力大幅加速科学发现和医疗干预的开发进程。自去年秋天启动生命科学领域的研发以来，Anthropic 一直在改进模型能力、通过 MCP 和 Skills 构建与科学生态的连接，并推出一系列合作项目以释放这一潜力。

今天，Anthropic 发布了这些努力中最具里程碑意义的成果——Claude Science，一个专为科学家打造的 AI 工作台。Claude Science 是一款集成了研究人员最常用工具和软件包的应用程序，能够生成可审计的研究产物，并提供灵活的计算资源访问方式。

Claude Science 的核心理念是：科学家不应该被琐碎的工具切换消耗精力，而应该把时间花在真正的科学问题上。

科学研究往往是繁琐的。研究人员需要在数十个数据库之间来回切换，每个数据库都有自己的数据结构；需要处理各种文件格式，这些格式要求定制化的数据管道和查看器；还需要在 PubMed、Jupyter、R、集群终端等各种工具之间反复切换。

Claude Science 将这些碎片化的工具整合到一个统一的研究环境中，让科学家可以在一个平台上完成所有工作阶段的任务。它帮助你分析文献、执行多步骤研究，生成详细的研究产物，并让你可以迭代地修改图表和论文，直到达到可发表的质量。每一份输出都附带完整的审计历史记录，记录它是如何被创建的，便于你验证和复现结果。就像 Jupyter Notebook 一样，你可以在任何地方访问 Claude Science——在 macOS 或 Linux 上本地运行，或者通过 SSH 或 HPC 登录节点连接到远程机器。

用户与一个通用协调型 Agent 交互，该 Agent 可以访问 60 多个预配置的 Skills 和 Connectors，涵盖基因组学、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 Agent 可以启动其他子 Agent，并与用户创建的专业 Agent 协作。此外，还有一个 Reviewer Agent 负责检查引用和计算，标记并纠正错误。

Claude Science 目前以 Beta 版本向 Claude Pro、Max、Team 和 Enterprise 用户开放，Anthropic 将持续根据用户反馈优化平台。

Rich scientific artifacts，全面可复现

科学研究本质上是视觉化的，因此 Claude Science 会生成图表和论文，同时保留创建它们的代码。它能够原生渲染丰富的科学产物，包括 3D 蛋白质结构、基因组浏览器轨道、化学结构等。你可以与 Agent 就任何细节进行对话，直接在图表和论文上进行标注，让 Agent 了解需要改进哪些地方以达到发表标准。

当 Claude Science 生成一张图表时，它会同时附带生成该图的精确代码和环境配置、一段关于其创建过程的自然语言描述，以及完整的消息历史记录。这让你能够理解输入数据，即使在数月之后也能轻松验证和复现结果。你可以用自然语言要求 Claude Science 修改图表——比如删除网格线、将坐标轴改为对数刻度——Agent 会自动修改自己的代码。

Manages your compute，按需扩展计算资源

大型分析任务——比如蛋白质折叠，或在海量数据集上运行基因组学流程——往往要求研究人员把注意力从科研本身转移到计算任务的配置上：设置计算作业、等待提交到集群、检查运行是否成功、拉取结果。Claude Science 帮你处理整个过程。

它会起草一个执行计划，在使用新资源之前征求你的同意，并让你在作业被写入和提交之前审查或撤销任何决策。它使用你的实验室现有的计算资源——通过 SSH 连接到你自己的 HPC 集群，或者使用你的 Modal 账户按需获取算力——根据需要将分析从单个 GPU 扩展到数百个。

由于其 Agent 在一个保持上下文记忆的运行会话中工作，即使面对海量数据集也只需要加载一次。它运行在你实验室自己的基础设施上——你的笔记本电脑、Linux 主机或 HPC 登录节点——因此大型或敏感数据集永远不需要离开它们所在的系统，只有每一步分析所需的上下文才会被发送到 Claude。在流程运行过程中，Reviewer Agent 会检查输出结果，标记不正确的引用、无法追溯的数字，以及图表与底层代码不一致的问题，并在运行过程中自动纠正。

你可以在任何时刻分叉会话，对比两种不同的方法，而不会丢失原始的分析线索。

Domain-ready，开箱即用的领域知识

科学知识散布在数百个专业数据源中。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——每个都有自己的数据结构和查询语言——此外还有期刊、预印本服务器和领域特定的开放模型。

当你用自然语言向 Claude Science 提问时，专业 Agent 会跨所有这些数据源进行查询和综合，而你无需逐一浏览。Claude Science 使用 NVIDIA 的 BioNeMo Agent Toolkit 中的 Skills，原生连接到 BioNeMo 中的生命科学模型和库，包括 Evo 2、Boltz-2 和 OpenFold3。

科学家们已经有了自己信赖的模型、数据集和流程。Claude Science 同样可以与这些资源对接——你可以将任何流程保存为可复用的 Skill，或者通过 Connector 访问你实验室偏好的工具，后续的会话会自动继承这些配置。这种可定制性让你在一次对话中就能同时访问 Claude、你的专有数据以及你已经依赖的经过验证的工具。Claude Science 从合作伙伴的专业知识和平台中获益，而更多科学家通过 Claude 触达他们的工具。

过去几个月里，研究人员一直在 Beta 版中使用 Claude Science 完成各种任务，包括单细胞 RNA 测序分析、CRISPR 筛选设计、蛋白质结构预测、化学信息学等。

Manifold Bio：加速靶点发现

Manifold Bio 设计组织靶向药物——这类药物能精准定位到特定器官或细胞类型，使药物只在需要的地方发挥作用，同时保护身体其他部位。公司测试了数百万种候选结合蛋白在活体内的分布情况，这些结合蛋白对应数百个靶点。

Manifold 使用 Claude Science 为最新实验筛选靶点。对于每种组织和靶点，Claude Science 评估了表面表达、转运和安全性，根据 Manifold 从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 与通用编程助手的区别在于，它能够端到端地完成这项工作，收集正确的数据并运用正确的判断，同时内置了过去项目的上下文。

Allen Institute：构建多 Agent 综述模板

Allen Institute 的神经科学家 Jérôme Lecoq 使用 Claude Science 构建了一个多 Agent 的"计算综述模板"，包含约 20 个定制 Skills，专门用于撰写长篇综述。子 Agent 阅读数千篇论文，提取核心主张和关键定量发现，并将它们存储在一个证据状态数据库中。然后，该流程构建叙事弧线，逐节撰写综述，并将每一节委托给专门的子 Agent。

在每一节中，专门的 Agent 直接从证据数据库生成定量的跨研究图表。这个工作流的关键组件——由 Claude Science 支持——是使用 Actor-Critic 配对：一个 Agent 创建内容，另一个 Reviewer Agent 评估其准确性和引用忠实度。

在使用 Claude Science 之前，Lecoq 的团队撰写这样一篇综述可能需要两年时间。现在，他手中已经有了约 10 篇综述，许多超过 100 页，引用都经过 Reviewer Agent 的检查。团队目前正在与领域专家合作，进一步优化 AI 评判 Agent。

UCSF 脑肿瘤中心：加速分子流行病学分析

UCSF 脑肿瘤中心的副教授兼流行病学家 Stephen Francis 使用 Claude Science 支持胶质瘤（一种起源于脑胶质细胞的原发性肿瘤）的分子流行病学研究。他的实验室研究数千种小效应生殖系变异如何组合影响个体易感性的遗传基础。

虽然这项研究早于 Claude Science，但 Francis 表示，这款应用大幅加速了分析过程，使得全面的生殖系分析能够在大约原来十分之一的时间内完成。他的团队独立验证了 Claude Science 的结果，确认它既能快速又能稳健地产生分析结果。

Claude Science 目前以 Beta 版本在 macOS 和 Linux 上向 Pro、Max、Team 和 Enterprise 计划的用户开放。Anthropic 提前发布它，是为了让科学家们能够在真实问题上开始使用，并提供反馈以帮助优化。

Team 和 Enterprise 用户需要由管理员启用 Claude Science。Anthropic 现在提供面向学术机构和非营利研究组织的活跃科学实验室的 Team 计划折扣席位，详情请查看。