2025年至2026年,AI for Science 浪潮全面席卷化學(xué)領(lǐng)域,在藥物發(fā)現(xiàn)、材料合成、聚合物設(shè)計(jì)等方向,化學(xué) AI Agent(智能體)技術(shù)已從實(shí)驗(yàn)室里的概念驗(yàn)證,快速邁入產(chǎn)業(yè)落地階段,對(duì)應(yīng)化學(xué)細(xì)分領(lǐng)域的AI Agent 驅(qū)動(dòng)的平臺(tái)也在快速涌現(xiàn),形成百花齊放的局面。
相信很多同行也都發(fā)現(xiàn)了,大家今年都在談?wù)揂I,因?yàn)榇蠹艺娴拈_(kāi)始在日常研發(fā)中使用它們了,所以筆者將系統(tǒng)梳理當(dāng)前主流的一些化學(xué) AI Agent 開(kāi)發(fā)平臺(tái),例如一些通過(guò)整合大語(yǔ)言模型(LLM)、化學(xué)信息學(xué)工具、量子化學(xué)計(jì)算引擎與自動(dòng)化流程,實(shí)現(xiàn)分子設(shè)計(jì)、反應(yīng)預(yù)測(cè)、合成路線規(guī)劃、材料模擬等任務(wù)的智能化與自動(dòng)化,根據(jù)功能、易用性、開(kāi)源生態(tài)與落地能力做一點(diǎn)知識(shí)分享。
在分享之前,先自我介紹一下,個(gè)人主要是專注在人工智能+化學(xué),在國(guó)內(nèi)也算是在AI化學(xué)領(lǐng)域做的比較早,也深耕了十幾年,目前整個(gè)的這個(gè)逆合成路線設(shè)計(jì)已經(jīng)比較成熟了,就確實(shí)能夠把化學(xué)專家在做這個(gè)工作的時(shí)間效率上可能提高5到10倍,甚至能給到他們更好的思路來(lái)減少他們整個(gè)合成的工作量,還包括我做的像雜質(zhì)預(yù)測(cè),這些都是平常比較耗人工,比較耗人精力的一些事兒。現(xiàn)在有了AI 智能體,他們的效率確實(shí)能夠有非常明顯的提升。還有,我現(xiàn)在還有跟自動(dòng)化做一些結(jié)合,就是化學(xué)合成。如果說(shuō)我們能夠從合成到后面的自動(dòng)化檢測(cè),用一個(gè)流水線式的這種自動(dòng)化工作站一站式完成,當(dāng)然還在不停的迭代,包括還會(huì)針對(duì)一些細(xì)分領(lǐng)域,比如說(shuō)載體化學(xué),比如糖化學(xué)等等,說(shuō)這么多是想告訴大家化學(xué)AI Agent相關(guān)平臺(tái)技術(shù)真的值得大家去深入研究,下面開(kāi)始進(jìn)入正題(一共14個(gè)平臺(tái))
一、MolAid
開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì):摩熵?cái)?shù)科
核心能力:MolAid(摩熵化學(xué))面向開(kāi)發(fā)者、科研機(jī)構(gòu)及企業(yè)的AI Agent開(kāi)放平臺(tái),擁有30億+生化分子數(shù)據(jù),提供化合物、蛋白、核酸等生物分子數(shù)據(jù),其中化學(xué),1.8億+物質(zhì)信息、8000W+反應(yīng)數(shù)據(jù),集成20類標(biāo)準(zhǔn)API接口數(shù)據(jù),包含化學(xué)專利、譜圖、晶體、分子性質(zhì)等等,支持分子結(jié)構(gòu)生成、分子性質(zhì)預(yù)測(cè)、合成路線設(shè)計(jì)、文獻(xiàn)檢索、譜圖預(yù)測(cè)與結(jié)果解析等化學(xué)信息學(xué)大模型的訓(xùn)練,分析全球已公開(kāi)的化學(xué)反應(yīng)數(shù)據(jù),自動(dòng)推理出更具成本效益或環(huán)境友好的替代工藝。
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二、MOSAIC
開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì):耶魯大學(xué)與勃林格殷格翰
核心能力:由耶魯大學(xué)與勃林格殷格翰聯(lián)合開(kāi)發(fā)的模塊化化學(xué)合成AI系統(tǒng),專精于復(fù)雜分子的逆向合成分析。摒棄了單一的超大模型,將約100萬(wàn)條反應(yīng)記錄劃分為2000多個(gè)子集,訓(xùn)練出對(duì)應(yīng)不同化學(xué)轉(zhuǎn)化組合的輕量級(jí)模型。
提出的分步合成指令詳細(xì)到可直接供自動(dòng)化系統(tǒng)執(zhí)行,在盲測(cè)中成功合成了35種具有潛在藥用價(jià)值的復(fù)雜分子,無(wú)需人工額外調(diào)整。代碼完全開(kāi)源,允許全球化學(xué)界在其基礎(chǔ)上針對(duì)特定反應(yīng)類型(如金屬有機(jī)催化、光催化)繼續(xù)微調(diào)和擴(kuò)展。
三、AIMATX?
開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì):Yaghi教授團(tuán)與初創(chuàng)公司 ?Molecule.one
核心能力:諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)得主 Omar Yaghi 團(tuán)隊(duì)基于ChatGPT構(gòu)建了七個(gè)具有專業(yè)角色的AI Agent,組成虛擬科研團(tuán)隊(duì),通過(guò)多個(gè)AI智能體協(xié)同完成從分子設(shè)計(jì)、實(shí)驗(yàn)優(yōu)化到材料應(yīng)用的全鏈條創(chuàng)新,可自動(dòng)化完成共價(jià)有機(jī)框架(COF)的文獻(xiàn)檢索、合成、結(jié)構(gòu)分析和優(yōu)化。在基準(zhǔn)材料上實(shí)現(xiàn)結(jié)晶度 350% 的提升,并能獨(dú)立自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)合成全新 COF。
四、El Agente
開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì):多倫多大學(xué) Alán Aspuru-Guzik 實(shí)驗(yàn)室
核心能力:基于分層記憶架構(gòu)的多智能體系統(tǒng),可動(dòng)態(tài)生成并執(zhí)行量子化學(xué)工作流,支持幾何優(yōu)化、電子結(jié)構(gòu)分析、熱化學(xué)性質(zhì)評(píng)估等任務(wù)。在基準(zhǔn)測(cè)試中平均成功率超過(guò) 87%,具備自適應(yīng)錯(cuò)誤處理和現(xiàn)場(chǎng)調(diào)試能力。可提取 Agent 的動(dòng)作軌跡并導(dǎo)出為代碼,既服務(wù)非專家,也支持專家進(jìn)行精細(xì)化工作流設(shè)計(jì)。
五、Aitomia
開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì):廈門大學(xué)團(tuán)隊(duì)
核心能力:開(kāi)發(fā)的機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)型化學(xué) Agent 平臺(tái),覆蓋化學(xué)計(jì)算全流程(任務(wù)設(shè)置、模擬執(zhí)行、結(jié)果分析),支持能量計(jì)算、幾何優(yōu)化、分子動(dòng)力學(xué)、熱化學(xué)、反應(yīng)與光譜模擬;底層采用量子力學(xué)數(shù)據(jù)訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)模型,速度較傳統(tǒng) DFT 提升 10–100 倍,精度接近量子力學(xué)水平。支持自定義模型訓(xùn)練與工具集成,適用于高通量分子篩選、反應(yīng)機(jī)理研究、工業(yè)催化研發(fā)。
六、ChemGraph
開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì):阿貢國(guó)家實(shí)驗(yàn)室
核心能力:無(wú)縫銜接分子模擬全流程,支持單點(diǎn)能計(jì)算、幾何優(yōu)化、振動(dòng)分析、熱化學(xué)計(jì)算、分子動(dòng)力學(xué)模擬;集成圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GNN)與 LLM,可自然語(yǔ)言驅(qū)動(dòng)任務(wù)拆解與工具鏈調(diào)用。支持Python+PyTorch,支持 GPT-4o、Claude、Qwen2.5 等主流 LLM,兼容 DFT、機(jī)器學(xué)習(xí)力場(chǎng)、緊束縛方法等計(jì)算引擎。適用催化材料、儲(chǔ)能材料、藥物分子的高精度模擬與自動(dòng)化計(jì)算。
七、IBM RXN for Chemistry
開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì):多位在人工智能與化學(xué)交叉領(lǐng)域科學(xué)家組成。
核心能力:基于數(shù)百萬(wàn)化學(xué)反應(yīng)數(shù)據(jù)訓(xùn)練,提供云端反應(yīng)結(jié)果預(yù)測(cè)和自動(dòng)逆合成規(guī)劃,并與 RoboRXN 自動(dòng)化合成執(zhí)行系統(tǒng)集成。設(shè)有免費(fèi)基礎(chǔ)版和企業(yè)級(jí) API。其中免費(fèi)開(kāi)放的基礎(chǔ)功能,特別適合學(xué)生、教育機(jī)構(gòu)及資源有限的實(shí)驗(yàn)室使用,可幫助學(xué)生理解逆合成邏輯與反應(yīng)規(guī)則,增強(qiáng)實(shí)踐能力。
八、Schr?dinger Agentic AI Suite
開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì):薛定諤
核心能力:將傳統(tǒng)的 ?FEP+(自由能微擾)?、?分子對(duì)接?、?藥效團(tuán)模型? 等計(jì)算模塊封裝為可被智能體調(diào)用的工具,允許AI根據(jù)任務(wù)目標(biāo)自主選擇并組合使用,完成如先導(dǎo)化合物優(yōu)化等復(fù)雜任務(wù)。多個(gè)AI智能體協(xié)同工作,可自主執(zhí)行完整藥物發(fā)現(xiàn)鏈條,提升研發(fā)效率。
九、Molecule.one:AI 逆合成規(guī)劃
開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì):波蘭的科技公司 ?Molecule One
核心能力:Molecule.one一家專注于?AI驅(qū)動(dòng)化學(xué)合成自動(dòng)化?的科技公司,其核心產(chǎn)品是一個(gè)名為 ?Maria?? 的高通量機(jī)器人合成平臺(tái),結(jié)合AI模型(如AIM1 RetroScore)實(shí)現(xiàn)化學(xué)agent式的自主決策與實(shí)驗(yàn)執(zhí)行。支持基于客戶專屬的高通量實(shí)驗(yàn)(HTE)數(shù)據(jù)訓(xùn)練定制AI模型,幫助藥企攻克特定反應(yīng)類型的合成瓶頸,如雜環(huán)構(gòu)建、手性控制等。
十、AI plus Polymers
開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì):華東理工大學(xué)
核心能力:中國(guó)首個(gè)聚合物智能研發(fā)平臺(tái),平臺(tái)積累了超 760 萬(wàn)條高分子專業(yè)數(shù)據(jù),將特定性能新材料的研發(fā)效率提升百倍、時(shí)間從年縮短至天。
十一、RiDYMO
開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì):深勢(shì)科技
核心能力:Agent 具備自主評(píng)估、路線規(guī)劃與工具串聯(lián)能力,通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化 MCP 接口調(diào)度自研計(jì)算工具。其MolTx 可在 2 天內(nèi)完成超 2 千萬(wàn)次分子對(duì)接和超 5,000 次自由能計(jì)算,在 USP1 示例項(xiàng)目中,兩周內(nèi)完成 50 個(gè)分子推薦、22 個(gè)合成、14 個(gè)活性陽(yáng)性分子,而傳統(tǒng)流程需 2–3 個(gè)月。
十二、ChemCrow
開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì):洛桑聯(lián)邦理工學(xué)院與?羅切斯特大學(xué)
核心能力:集成?18種專業(yè)化學(xué)工具?,覆蓋有機(jī)合成、藥物發(fā)現(xiàn)與材料設(shè)計(jì),基于GPT-4構(gòu)建,通過(guò)工具調(diào)用實(shí)現(xiàn)低幻覺(jué)、高準(zhǔn)確性的化學(xué)推理,可自主規(guī)劃并執(zhí)行化學(xué)反應(yīng),如成功合成?昆蟲(chóng) repellent?和?新型 chromophore?。
十三、ScienceClaw
開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì):MoleculeMind? 與 ?Zaoqu-Liu
核心能力:平臺(tái)內(nèi)置超過(guò)?3000+頂級(jí)科研工具?,包括AlphaFold、ESMfold等蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)工具,覆蓋生物、化學(xué)、材料、工程等8大學(xué)科場(chǎng)景,支持用戶通過(guò)自然語(yǔ)言指令調(diào)用復(fù)雜工具流程。區(qū)別于傳統(tǒng)黑箱模型,ScienceClaw具備?全鏈路執(zhí)行透明性?,每一步操作(如文獻(xiàn)檢索、數(shù)據(jù)計(jì)算、工具調(diào)用)均可追溯與審計(jì),確保科研過(guò)程可復(fù)現(xiàn)。
十四、Mstack Chemstack AI
開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì):初創(chuàng)公司 ?Mstack
核心能力:基于?自研的Transformer模型?構(gòu)建AI平臺(tái),專用于識(shí)別非專利保護(hù)化學(xué)品的新型合成路徑,能夠分析全球已公開(kāi)的化學(xué)反應(yīng)數(shù)據(jù),自動(dòng)推理出更具成本效益或環(huán)境友好的替代工藝
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