近日，OpenAI 宣称要在 2028 年实现让 AI 完全自主做研究，一下子又把焦点聚在了AI 科学家。
过去，AI 只是作为“助理”辅助研究者们进行科学研究。现在，美国哈佛大学与美国麻省理工学院联合团队宣布，他们开发了一套能让 AI 真正“做科研”的通用生态系统 ToolUniverse，涵盖构建科研环境、发现工具与优化、自动化组合科研流程等功能来支持探索科学问题、执行实验并完成分析。
其相当于 AI 用于科研的“Linux 操作系统”：将 AI 可执行的科研操作抽象为统一的协议接口，使 AI 能够以标准化方式调用、组合、优化超过 600 种科研工具（最新数据已增长到 700+种）。
基于 ToolUniverse 系统，研究人员无需具备 AI 背景，可以极低成本将任意大语言模型、推理模型或智能体在几分钟内快速生成特定领域的、懂科研的 AI 科学家，特别值得关注是，其无需额外的训练或微调。
相较于现有框架，ToolUniverse 的独特优势在于对科学研究领域的专门优化，包括为各类 AI 科学家所需的科研活动设计了统一的“AI-工具交互协议”，并基于该协议衍生出专为科研领域打造的工具生态系统，以及配套的科研工具生成、集成、选择、组合与优化功能，从而提升具体科研任务中的能力水平。
并且，可进一步在 ToolUniverse 生态中集成领域专用的科研环境。该系统所提供的科学环境不仅支持 AI 科学家执行科研任务，还可作为强化学习环境，用于训练特定科研领域的 AI 科学家。
高尚华在南开大学获得博士学位，目前在哈佛医学院从事博士后研究，致力于开发基础模型和通用表征学习方法，以增强对现实世界的理解和交互。他的研究侧重于通用技术，包括 AI 智能体、生成模型、自监督学习以及基础模型的设计。
如果将科研世界看作是一台电脑，那么 ToolUniverse 就是让 AI 学会使用键盘和鼠标的系统。高尚华对 DeepTech 表示，ToolUniverse 助力科研人员探索 AI 在科学研究领域的潜力边界。希望它成为未来 AI 科研的基础设施，就如同 AI 工具界的“HTTP 协议”和 AI 科学家的“Linux 操作系统”。
AI 科学家因能够主动推理、自动实验和协作发现而被人们寄予厚望。但构建 AI 科学家门槛极高，科学研究本身具有高度定制化与专业化的特征，难以用规模化、自动化的方式快速构建。
实际上，每个科学领域都有独特的研究范式、实验方法和数据工具，AI 系统往往需要针对具体科研问题进行复杂的、个性化配置与调优。这一过程高度依赖具有 AI 与领域知识双重背景的研究人员，因此大多数科研工作者难以直接构建或使用真正懂科研的 AI 科学家。
传统的 AI 智能体通常只能完成如文献检索、摘要生成、数据初步分析等辅助性任务，难以胜任跨学科、长周期、动态演化的科研工作。其根本原因在于：现有 AI 智能体缺乏统一的方式理解、操作并与真实科研环境进行深度交互。也就是说，AI 无法像人类科学家一样，以“通用实验语言”与实验设备、仿真平台或计算资源自由协作。
图丨 a）打造 AI 科学家的生态系统；b）ToolUniverse 助力支持的多样化工具类别概览，涵盖机器学习模型、智能体、领域知识库、实验平台、科研软件包、自动化工具、人工反馈、工作流、数据集、API 接口、嵌入存储、可视化工具及检索系统；c-d）正如 HTTP 协议规范了客户端与服务器的通信，ToolUniverse 助力通过交互协议规范了 AI 模型发出工具请求与接收响应的流程（来源：arXiv）
为系统性解决上述问题，研究团队提出了“AI-工具交互协议”，显著简化了 AI 科学家与人类科学家、实验操作以及科研环境之间的交互与沟通，让 AI 科学家能够理解工具的功能和参数，并用自然语言来描述或调用它们。
高尚华表示：“该协议基于通用语言，系统构建了一个可以自由组合的环境，把不同类型、不同来源的工具像搭建积木一样连接起来。不仅显著提升了工具之间的互操作性，还能够轻松构建出符合科研需求的复杂流程。”
·Tool Discoverer负责把自然语言的功能需求自动转化为符合“AI–工具交互协议”的结构化工具说明和可执行的程序代码；
· Tool Optimizer则不断测试和改进这些工具的说明，使其更准确、更易用。
两个系统都会通过多轮自动反馈循环来自我纠错，它们会使用 ToolUniverse 已有的工具进行网络搜索、分析运行结果、根据测试和专家反馈不断优化。ToolUniverse 不仅能自动生成新工具，还能让这些工具被持续改进，从而自动化地提升工具的可靠性和可用性。
为应对不同科研领域中快速演进的工具生态与复杂多样的科研操作，该团队还设计了灵活多样的工具注册机制，使用户能够便捷地添加领域专用工具，并将其转化为符合协议标准的可调用单元。
在高胆固醇血症的案例研究中，ToolUniverse 成功创建了一个 AI 科学家，并能识别具有预测良好特性的药物的强效类似物。
相比 AI 科学家从靶点识别到候选化合物筛选全程自主完成，更令研究团队振奋的是，AI 科学家能够提出具有创新性的可解释筛选机制，并自主设计实验验证路径，从而推动药物研发从传统的“试错模式”向“机制驱动、自我优化的智能发现体系”转型。其意义不仅在于筛选化合物，更在于能够理解其有效的机制。
传统模型多停留在筛选层面，而 AI 科学家能够融合多模态数据并与多种工具交互，从中推断潜在的作用机制，阐明靶点如何影响疾病进程，进而使后续药物筛选更具靶向性。在传统流程中耗时数小时的任务，AI 科学家能够通过设计成本最低、验证效率最高的实验组合来完成，从而避免盲目的大规模试错。
图丨 a）通过将大模型（如 Claude）与专业工具结合，培养 AI 科学家；b）通过将 ToolUniverse 助力与 AI 智能体（如 Gemini CLI）连接，构建具备多轮工具使用与推理能力的 AI 科学家（来源：arXiv）
需要了解的是，ToolUniverse 与现有框架并非竞争关系，而是互补关系。它既可用于由 LangChain、AutoGen 等构建的智能体，也能将这些智能体转化为科研环境的一部分，以供科研使用。
ToolUniverse 支持通过模型上下文协议（MCP，Model Context Protocol）向用户开放工具，并在此基础上增强了工具搜索等一系列功能。此外，ToolUniverse 能够将现有的 MCP 工具无缝集成到其生态中，使这些原本独立的工具能够被组合与优化，从而实现更复杂的科研功能。
据了解，研究团队正在与合作伙伴共同探索 ToolUniverse 在多个科学领域的应用。除了生物医学，他们还在与集成电路领域的研究人员合作，开发用于集成电路芯片设计的 AI 科学家。
不同领域的工具生态构建基本策略，都围绕连接人类科学家实际使用的工具，并将其转化为 AI 可访问的资源展开。各领域既存在许多通用工具（如文献检索与科学计算工具），也涉及领域特有的工具与集成策略。例如，在生物医学领域，ToolUniverse 涵盖数百个丰富的数据库信息，以及针对药物、蛋白质、单细胞等领域的大量计算模型。
而在集成电路设计这样高度集成和流程化的领域中，行业主要依赖几家公司提供的功能强大的电子设计自动化（EDA，Electronic design automation）工具。ToolUniverse 将优先完成 EDA 工具等专业设计软件的适配，使 AI 能够借助领域专有数据格式使用相关设计工具，在不改变原有设计流程的前提下，提升设计效率。此外，ToolUniverse 凭借其基于多智能体的工具发现系统，能根据领域用户需求自动集成新工具，从而迅速拓展至新的科研领域。
研究团队目前的重点研究方向是进一步提升基于 AI 智能体的 AI 科学家在解决科学问题方面的能力，并持续构建开放的 ToolUniverse。在产业化层面，他们专注于开源社区的建立和发展。
研究团队认为，实现 AI 科学家的产业化首先要解决普及和认可的问题，即让科研人员能够通过 ToolUniverse 接触并使用 AI 科学家，从而提升工作效率，同时打通各类科研环境与 AI 科学家之间的连接。
在接下来的研究阶段中，该团队计划继续探索具备自主学习与迭代进化能力的 AI 科学家模型，使其能够在复杂实验环境中实现高度自主化，并可持续地长时间工作。
理想的 AI 科学家终极形态是能够自主提出全新的科学假说，完成复杂的实验验证，并最终取得诺贝尔奖级别的科学发现。AI 科学家将不仅是人类科学家的合作伙伴，而是进一步成为指引人类科学家探索的“导师”。在科学发现的过程中，它有望为人类对世界的认知贡献全新知识。
“目前，我们已与国内外相关领域的公司及研究机构建立联系与合作，共同推动开放科研环境平台的构建与广泛应用。我们也欢迎产业界和学界的朋友加入我们，共同推进这一进程。”高尚华表示。
Richard Zhu 是哈佛大学的本科生，对人工智能、统计学、神经科学和生物医学的交叉领域感兴趣，研究经验涵盖生物信息学、神经退行性疾病、分子生物学、人工智能以及运动功能临床评估。
隋芃玮拥有哥伦比亚大学计算机科学硕士学位，专注于图学习和大语言模型智能体在生物医学和基因组学中的应用，研究重点是利用基于 LLM 的多智能体系统来推进治疗科学，并对开发基于 LLM 的工作流引擎以用于治疗学中的各种下游任务感兴趣。
孔正伦是哈佛大学的博士后研究员，本科毕业于华中科技大学，曾在微软研究院、ARM和三星研究院担任研究实习生，研究重点是开发适用于实际场景的高效深度学习方法，包括计算机视觉和自然语言处理。
黄晔鹏是哈佛医学院的博士生，本科毕业于南京大学，研究方向是开发人工智能方法，用于研究多尺度扰动，涵盖从细胞系统中的遗传和化学干预到全脑神经调控。Pg电子平台网址