SciToolAgent ： 浙大开源知识图谱驱动的科学领域Agent

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主要介绍

SciToolAgent是由浙江大学团队开发的基于大型语言模型（LLM）的科学领域智能体，旨在通过知识图谱驱动实现生物学、化学和材料科学中数百种科学工具的自动化集成与协同。其核心创新在于构建科学工具知识图谱（SciToolKG），通过基于图的检索增强生成（RAG）技术，智能选择并执行工具链，解决传统方法在多工具编排中的局限性。该系统不仅支持复杂科学任务的自动化执行，还包含安全检查模块，确保工具使用的合规性与道德性，适用于从蛋白质工程到金属有机框架筛选等跨学科场景。

功能特点

1. 知识图谱驱动的工具选择：SciToolKG涵盖工具的输入/输出格式、功能、安全等级等信息，通过图结构检索实现精准工具匹配。
2. 多工具协同执行：集成规划器（Planner）、执行器（Executor）和总结器（Summarizer），自主规划并执行工具链，例如筛选热稳定性高于400℃、CO₂吸附容量超过100 mg/g且价格低于100元的金属有机框架（MOFs）。
3. 安全与伦理保障：内置安全检查模块，调用安全数据库验证解决方案的合规性，避免潜在风险。
4. 跨领域适应性：支持通用工具（如搜索引擎）与专业科学工具（如分子模拟软件RASPA2）的无缝集成。
5. 持续学习与记忆：执行结果存储至记忆模块，为后续查询提供上下文，优化长期任务效率。

优缺点

• 优点：
  • 自动化程度高：减少人工干预，显著提升复杂科学任务的执行效率。
  • 跨学科覆盖广：覆盖生物学、化学、材料科学等多领域工具，适用性广泛。
  • 安全性强：通过安全检查模块确保工具使用的合规性，降低风险。
• 缺点：
  • 技术门槛较高：需具备一定的编程与科学工具使用基础，对非技术用户不友好。
  • 依赖高质量数据：SciToolKG的准确性依赖工具信息的完整性与更新频率，可能存在数据滞后问题。

主要应用场景

1. 材料筛选与优化：如筛选符合特定性能指标的MOFs材料，加速新材料发现。
2. 生物信息学分析：自动化RNA测序、基因编辑等任务，支持生物医学研究。
3. 化学反应预测：预测化学反应性，优化化学合成路径。
4. 蛋白质工程：设计并优化蛋白质结构，推动生物制药发展。
5. 教育与研究辅助：为科研人员提供自动化工具链，降低技术使用门槛。

使用方法

1. 环境配置：从GitHub克隆仓库（https://github.com/SciToolAgent/SciToolAgent），按文档安装依赖库（如Python、PyTorch）。
2. 数据准备：加载SciToolKG知识图谱，确保工具信息完整。
3. 任务输入：通过自然语言或结构化查询描述任务需求（如“筛选热稳定性>400℃的MOFs”）。
4. 执行与监控：系统自动生成工具链并执行，用户可实时监控进度。
5. 结果分析：查看总结器生成的报告，评估任务完成情况。

收费标准

SciToolAgent完全免费开源，用户可自由下载、使用及修改代码，无任何隐藏费用或订阅制度。

官网地址

• GitHub仓库：https://github.com/SciToolAgent/SciToolAgent