SCION：面向智能体时代的科学发现操作系统
Rethinking Scientific Discovery in the Agentic Era
论文提出 SCION（Scientific Collaborative Innovation with Agentic Organizational Nexus），一个作为“组织枢纽”的智能体科学操作系统，通过 Science Agent 充当 Meta-Harness，把科学任务、工具、智能体、产物与记忆连接成可执行、可审计、可复用的研究流程。
作者：Yining Zheng、Yuxin Wang、Jiahao Lu、Shicheng Fang、Weiyi Wang、Yongzhuo Yang、Bowen Li、Haochen Ma、Chen Hu、Bowen Chen、Yang Wang、Huanhui Chen、Yitong Chen、Jiajun Chen、Zhiyuan Li、Yanlin Li、Zhuo Yang、Qifeng Wu、Jiaying He、Zhijie Jinluo、Xiaohu Xu、Yi Feng、Juncheng Qian、Yizhou Chen、Yang Cheng、Tong Zhu、Tianlei Ying、Hongyu Yu、Hongjun Xiang、Xipeng Qiu
摘要：人工智能推动了科学发现，但大多数 AI4Science 系统仍是碎片化的工具，依赖人类来协调问题构建、文献支撑、模型使用、仿真、验证和知识复用。本文提出 \textbf{SCION（Scientific Collaborative Innovation with Agentic Organizational Nexus）}，一个作为 \textbf{组织枢纽} 的智能体科学操作系统。通过充当 \textbf{Meta-Harness} 的 Science Agent，SCION 连接科学任务、工具、智能体、产物和记忆，将研究转化为可执行、可审计、可复用的操作流程。其核心是 \textbf{研究执行计划（Research Execution Plan，REP）}，它将高层科学意图编译为分阶段目标、依赖关系、验证检查点、工具需求、预期产物和回退条件。SCION 进一步整合分层多智能体执行、画像驱动的专业化、选择性上下文构建、受治理的委派以及分层认知记忆，以支持长周期科学工作。我们将 SCION 下的发现形式化为 \textbf{目标条件逆搜索}，并通过有限实验预算下的批量主动搜索将其扩展到隐藏目标设定。在材料分析、分子设计以及蛋白质或抗体筛选中的应用，连同在科学阅读、想法生成、分子生成和抗体筛选上的实验，表明 SCION 优于现有的自主研究智能体基线，尤其是在分解、验证、细化和记忆复用方面。总体而言，SCION 将 AI 从孤立工具转变为面向可追溯、可复用科学创新的协同操作层。
| 评论： | 26 页，7 幅图 |
| 主题： | 计算与语言（cs.CL） |
| 引用为： | arXiv:2607.03863 [cs.CL] |
| （或本版本使用 arXiv:2607.03863v3 [cs.CL]） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2607.03863 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI |
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来自：Yuxin Wang [查看邮箱]
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2026年7月4日星期六 13:09:33 UTC（2,188 KB）
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来源：arXiv cs.CL · arxiv.org