进入2026年，随着AI能力的持续跃升，科学智能发展面临的核心问题也在变化。特别是科学智能成为全球共识的当下短线股票配资，面向专业严谨的科学探索，则呼唤一个更神通广大的高能动性智能体。
3月1日，上海科学智能研究院（下称上智院）联合复旦大学等举行的“星河启智·超级科研合伙人发布会”上，去年7月发布的星河启智平台升级。在既有的科学智能全流程要素能力基础之上，平台新增以“超级科研合伙人‘大圣’”为核心载体的面向科学探索的高能动性智能体，推动科研范式变革。
近期引发关注的OpenClaw展示了智能体自主拆解目标与持续执行复杂任务的能力，为规模化协作提供了新的可能。但科学研究的要求远比通用场景更为严谨。科研涉及原生结构数据、长周期问题演进、多路径并行探索与真实实验验证，任何偏差都可能影响结论的可靠性。因此，科学探索所需要的智能体，不仅要具备行动能力，更要有专业、安全、可验证的系统级专业能力支撑。
基于这些判断，星河启智平台进行了全面升级，推出超级科研合伙人“大圣”。借助这个高能动性智能体“大圣”，科学家可以自然语言提出科研任务方向，“大圣”进行中心化决策与任务拆解，调度多智能体协同执行，并在全过程中沉淀结构化记忆；通过双层沟通与分支治理机制，既隔离模糊指令，又保持系统组织清晰，避免复杂任务中的路径失序。
复旦大学校长助理、上海创智学院副院长吴力波告诉第一财经记者，科学家的价值现在变得前所未有地重要，因为超级智能体这些Skill（中译“技能包”）的构建，每一个都是问题导向式的，是需要科学家对问题的深度理解的，“为什么叫大圣，神通广大无所不能，但是它还得有一个紧箍咒”。
她解释，不安全、不严谨是做科研的致命伤。当AI深度进入科研场景，能力必须在规则之内运行，并在保证高自主性的前提下实现高安全性与低资源能耗。
研究人员可在原生融合的大规模Sandbox（中译“沙箱”，就像在沙箱里玩沙子，可以随意堆砌、推倒、重来，而不会造成实质破坏）环境中完成模型验证、流程测试、运行科研智能体，系统自动管理权限与资源生命周期，实现低成本试错与快速验证；成熟成果再平滑迁移至真实算力环境。
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金叶子
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