大家好，我是肆〇柒。今天，我们来聊聊 SCIENCEBOARD，这是一个由香港大学、上海人工智能实验室、复旦大学、北京大学、南京大学、华东师范大学和耶鲁大学等，多所知名高校和研究机构共同打造的创新平台。它致力于在多域科学工作流中评估多模态自主智能体，为推动 AI 驱动的科学发现提供了全新的方法和工具。在现代科学探索中，专业工具的重要性日益凸显，它们深度赋能科研人员，助力他们在学术假设构建、结果验证以及科学认知拓展的征程中稳步前行。随着科研工具复杂性与日俱增，以及对高效科研工作流的迫切需求，自主智能体在自动化研究流程和协助人类科学家方面展现出巨大的潜力。如果没有智能工具辅助，人类科学家可能需要花费数周时间精通一款蛋白质分析工具，并投入数小时进行充分观察，而自主智能体却能在短短几分钟内完成相同任务。这种高效的自主智能体，不仅能实现从工具使用到新颖发现的全流程自动化，还能为科学家们带来前所未有的强大助力。
在这样的背景下，研究者提出了 SCIENCEBOARD。它带来了双重创新贡献：一方面，它打造了一个现实的多域环境，将动态且视觉丰富的科学工作流与专业软件深度融合，智能体能够通过不同界面自主交互，加速复杂科研任务与实验；另一方面，它精心策划了一个包含 169 个高质量、严谨验证的真实世界任务的基准测试，涵盖生物化学、天文学和地理信息学等多个科学发现工作流领域。对使用先进模型（如 GPT-4o、Claude 3.7、UI-TARS）的智能体进行广泛评估后发现，尽管取得了一些令人鼓舞的结果，但它们在可靠协助科学家处理复杂工作流方面的成功率仅为 15%。在深入分析部分，进一步提供了关于解决当前智能体局限性，以及更高效设计原则的宝贵见解，为构建更强大的科学发现智能体铺平道路。SCIENCEBOARD 的代码、基准测试和排行榜已在官网开放，为科研人员提供了一个宝贵的资源平台。
SCIENCEBOARD 是一个创新的计算机环境，专为科学发现智能体而设计，它集成了多种专业软件和工具。作为基础设施，让使用计算机的智能体能够协助科学工作流程。根据指令，智能体会通过图形用户界面操作或生成代码自主地与环境交互，以完成实际任务
相关工作
Computer Use 智能体的发展历程
Computer Use 智能体的进化历程是一段充满创新与突破的旅程。早期的智能体只能执行简单的脚本任务，而如今，它们已经发展到能够处理复杂的命令行界面（CLI）和图形用户界面（GUI）操作。CLI 智能体通过生成可执行脚本，实现了任务的自动化执行，例如生成 Python 或 Shell 脚本以操作计算机。这种智能体在办公自动化、软件测试等领域大显身手，其优势在于能够通过代码合成或调用 API 来精确操控计算机。而 GUI 智能体则另辟蹊径，借助视觉 - 语言模型模拟人类操作，通过鼠标和键盘动作与数字设备互动，为自动化桌面和移动任务开辟了新的可能性。
这些智能体在多个领域的成功应用案例更是令人瞩目。在办公自动化中，它们能够高效处理文档、表格和邮件；在软件测试中，它们可以模拟用户操作以发现潜在的漏洞和问题；在游戏领域，它们可以扮演游戏角色，探索游戏世界并完成任务。这些应用成果不仅展示了 Computer Use 智能体的强大能力，也为它们在科学工作流中的应用奠定了坚实的基础。
在科学工作流中，Computer Use 智能体的潜在价值不可估量。它们可以协助科学家们处理繁琐的实验数据、运行复杂的模拟程序、分析实验结果，并生成专业的科研报告。例如，在生物信息学领域，智能体可以自动分析基因序列数据，提取关键特征并进行分类；在物理学模拟中，它们可以调整模拟参数，运行模拟程序，并对结果进行初步分析。这些应用不仅提高了科研效率，还使科学家们能够将更多精力投入到创造性的工作中。
智能体在科学发现中的多元应用
大型语言模型（LLM）和视觉 - 语言模型（VLM）在科学发现的各个阶段都发挥着重要作用。在假设生成阶段，LLM 通过对海量科学文献的学习和分析，提取关键信息并进行知识融合，为研究人员提供新颖且具有科学依据的研究思路和假设。例如，LLM 可以分析数以万计的科研论文，识别出研究中的空白和潜在的突破点，从而激发科学家们的灵感。
在数据分析阶段，VLM 凭借其强大的视觉和语言理解能力，对科学实验数据进行解读、分析和可视化，挖掘数据背后的规律和趋势。以天文学为例，VLM 可以分析天文望远镜拍摄的图像数据，识别出星系、恒星和行星等天体，并对其运动轨迹和物理特性进行分析。这种能力对于处理大规模科学数据集至关重要，能够帮助科学家们更快地发现有价值的信息。
与 SCIENCEBOARD 相比，以往的工作大多集中在特定的科学领域或任务上，而 SCIENCEBOARD 的独特之处在于其集成多域科学软件、构建高度逼真的科学工作流环境以及设计系统性的基准任务。它不仅涵盖了多个科学领域，还提供了丰富的任务类型和难度级别，为智能体的全面评估提供了一个理想的平台。
SCIENCEBOARD 环境
环境构建与技术细节
SCIENCEBOARD 环境基于 Ubuntu 虚拟机精心构建，目的是为了实现对真实世界科学软件的无缝集成和高效操作支持。在实验中，它采用了 Linux 环境（Ubuntu 22.04.1 LTS 与 kernel 6.8.0-57-generic），运行在 x64 个人电脑上。这种虚拟机配置不仅确保了系统的稳定性和兼容性，还为每个实验任务提供了独立且可控的运行环境，保障了实验结果的可靠性和可重复性。
为了实现与各类科学软件的兼容性与可操作性，环境进行了精心配置和优化。例如，针对不同的科学软件，环境会调整屏幕分辨率、设置环境变量、配置网络连接等，以确保软件能够正常运行并发挥最佳性能。同时，虚拟机技术的应用使得每个实验任务都能在独立的环境中进行，避免了不同任务之间的相互干扰。
SCIENCEBOARD基础设施概述。该可扩展环境基于预装了科学发现软件的虚拟机（VM）构建而成。它支持命令行界面（CLI）和图形用户界面（GUI），以便实现智能体的自主交互。对于每个旨在评估智能体作为研究助手能力的任务，都提供了初始化脚本、配置文件及相关文件。智能体通过视觉或文本模态感知环境，并需要据此进行规划和行动。交互结束后，评估函数将根据虚拟机内部状态来确定任务完成情况
任务定义与互动模型
在 SCIENCEBOARD 中，智能体与环境的交互机制基于部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP），这一模型通过元组 ⟨g, S, A, O, T ⟩ 来定义。其中，g 表示目标，S 是状态空间，A 是动作空间，O 是观测空间（包括环境反馈），而 T : S × A → S 则是状态转移函数。智能体在每个时间步 t 根据目标 g 和记忆 mt = oj, aj, oj+1, aj+1, … , ot（0 ≤ j < t）来预测动作，记忆 mt 记录了过去的动作和观测序列。
具体来看，目标 g 由自然语言（NL）指令指定，例如 “以球形风格显示原子”。策略模型将复杂的指令分解为一系列动作。SCIENCEBOARD 设计了一个统一的动作空间 A，集成了科学任务中各种关键的交互模式。对于 GUI 动作，智能体可以执行完整的计算机 - 人机交互动作，包括鼠标移动、点击、键盘输入等。对于 CLI 动作，智能体可以在 Ubuntu 终端内调用系统级命令，并利用应用程序特定的 CLI 或脚本机制。此外，A 还包含一个回答动作，使智能体能够针对问答任务提供特定答案，以及一个调用 API 的动作，以扩展智能体的能力。
观测与记忆机制
SCIENCEBOARD 中的观测空间分为三种类型：纯文本、纯视觉和文本 - 视觉组合。对于纯文本观测，系统使用无障碍树（a11ytree）生成结构化的文本表示。无障碍树是一种层次结构，能够表示屏幕上的 UI 元素。对于视觉观测，系统直接捕获高分辨率屏幕截图。文本 - 视觉组合观测则结合了文本和视觉信息，为智能体提供了更全面的环境感知。
智能体需要记忆机制来保留历史信息，以便在规划和决策过程中考虑长期依赖关系。SCIENCEBOARD 通过连接智能体最近的观测来构建这种记忆。例如，智能体在执行一系列操作时，会记录每个步骤的观测结果和所采取的动作，从而形成一个包含丰富历史信息的记忆序列。这种记忆机制对于处理复杂的多步骤任务至关重要，它使智能体能够根据过去的经验来指导当前和未来的操作。
目标与统一动作空间
自然语言指令通过语义解析和任务规划模块精准映射到智能体的具体执行动作。在 SCIENCEBOARD 中，这一过程涉及到对指令的深入理解以及将其转化为智能体可执行的动作序列。例如，当指令要求智能体在 ChimeraX 中预测蛋白质结构时，智能体需要识别出这一任务涉及启动 ChimeraX 软件、选择 AlphaFold 插件、输入氨基酸序列等具体步骤。
SCIENCEBOARD 为科学任务设计的统一动作空间涵盖了丰富的 GUI 和 CLI 动作。GUI 动作包括鼠标点击、双击、拖动、右键单击等，而 CLI 动作则涉及系统命令调用和应用程序特定命令执行。这些动作与科学软件的界面元素和功能模块深度交互，实现对软件的精确控制。例如，在 ChimeraX 中，智能体可以通过 GUI 动作选择特定的分子结构显示模式，或者通过 CLI 动作运行脚本来执行批量处理任务。
LLM/VLM - 基础策略模型
根据智能体的观测空间和任务需求，选择和定制合适的 LLM/VLM 作为策略模型是 SCIENCEBOARD 的关键环节。在纯文本观测空间下，LLM 通过对文本信息的理解和推理，生成合理的动作指令。例如，当智能体需要在 GrassGIS 中执行地理空间数据分析任务时，LLM 会根据任务指令和软件界面的文本信息，生成相应的 CLI 命令或 GUI 操作步骤。
在视觉观测空间下，VLM 利用其视觉编码器对界面图像进行特征提取，并结合语言模型进行动作决策。例如，在 Celestia 中模拟太阳系行星轨道任务时，VLM 会分析软件界面的视觉布局，识别出行星轨道的显示区域，并据此生成相应的操作指令。为了提高智能体的任务完成效率和成功率，SCIENCEBOARD 采用强化学习和监督学习等方法对策略模型进行优化和训练。例如，通过对智能体在历史任务中的表现进行奖励信号的反馈，强化学习能够指导智能体学习到更优的动作策略。
SCIENCEBOARD 评估框架
科学软件安装与适应技术
SCIENCEBOARD 针对各领域的开源应用进行了精心选择和深度修改，以适应评估框架的要求。以 ChimeraX 和 Celestia 等软件为例，为了实现对软件运行时状态的实时监控和数据获取，SCIENCEBOARD 为其注入了轻量级服务器。这些服务器能够通过 HTTP 请求暴露软件的内部状态，使智能体能够获取关键信息并据此进行操作。
此外，SCIENCEBOARD 还通过修改软件源代码，实现了对软件界面元素的精细控制和状态查询功能。例如，在 GrassGIS 中，智能体可以通过特定的 API 调用来获取地理空间数据的属性信息，或者在 Celestia 中查询天体的位置和运动状态。这些技术手段不仅为智能体的操作提供了精确的反馈信息，还为每个科学软件构建了高度逼真的实验环境，模拟真实科研工作中的各种操作场景和任务需求。
智能体与环境互动流程
在 ChimeraX 中进行蛋白质结构预测任务的实例中，智能体首先接收环境提供的观测信息，这些信息可能包括软件界面的视觉图像、无障碍树生成的文本描述等。根据这些观测信息，智能体通过其策略模型生成动作指令，例如点击特定的按钮、输入氨基酸序列、调用 AlphaFold 插件等。智能体执行这些动作后，环境会根据动作更新状态，并向智能体反馈新的观测信息。这一过程持续进行，直到智能体完成任务目标或达到尝试次数上限。
在 Celestia 中模拟太阳系行星轨道任务时，智能体需要通过类似的交互流程来完成任务。它可能需要调整视图角度、设置时间参数、启动模拟过程等。在每一步操作中，智能体都会根据环境反馈的信息来调整其策略，以确保任务的顺利进行。
评估流程与标准体系
SCIENCEBOARD 的评估方法基于工作流关键 I/O 正确性和虚拟机最终状态。评估标准涵盖了精确匹配（如严格等于、行集合等于、问答匹配等）、范围检查、值的存在性与不存在性验证等多个方面。例如，在评估智能体是否成功完成蛋白质结构预测任务时，系统会检查预测结果是否与标准答案严格匹配，或者在允许的误差范围内。
评估模板的设计使得 SCIENCEBOARD 能够灵活适应不同领域的科学任务。每个评估模板都包含一系列参数和预期的金标准值，这些参数可以根据具体任务进行调整。例如，在评估 Celestia 中的行星轨道模拟任务时，模板会定义行星位置和轨道参数的允许误差范围，以及模拟时间的设置等。通过这种方式，SCIENCEBOARD 确保了评估结果的科学性和可靠性。
SCIENCEBOARD的典型评估案例包括精确匹配、基于范围的评估以及带有容差的数值任务。研究人员针对每项任务定制了相应的评估方法
SCIENCEBOARD 基准任务
领域与任务覆盖深度分析
SCIENCEBOARD 涵盖的六大领域（生物化学、代数、定理证明、地理信息系统、天文学和科学文档）为智能体的全面评估提供了丰富的任务场景。在生物化学领域，ChimeraX 软件的功能特点使其成为研究分子结构建模、蛋白质折叠模拟、生物大分子相互作用分析等任务的理想工具。智能体可以通过与 ChimeraX 的交互，执行诸如预测蛋白质结构、分析分子间相互作用等复杂任务。
在天文学领域，Celestia 软件在模拟宇宙天体运行、天文现象观测、宇宙探索教育等方面具有重要价值。智能体可以利用 Celestia 的功能，完成模拟行星轨道、计算天体位置、展示宇宙演化等任务。例如，智能体可以根据给定的时间参数，在 Celestia 中生成太阳系行星的轨道模拟图像，并验证其与实际观测数据的符合程度。
任务标注流程与质量保障
任务标注流程从学习教程开始，标注者首先需要深入学习相关软件的功能和操作方法。以生物化学领域的一个任务为例，标注者会从 ChimeraX 的官方教程和操作手册中学习如何使用该软件进行蛋白质结构预测。接下来，标注者会根据软件的功能特点，设计具有科学价值和合理难度的任务指令，例如 “使用 ChimeraX 预测给定氨基酸序列的蛋白质结构”。
在任务正式化与验证阶段，标注者会对设计的任务进行跨标注者验证和执行验证，确保任务的准确性和可执行性。例如，多个标注者会独立执行该任务，检查任务指令是否清晰、操作步骤是否合理、预期结果是否能够达成。同时，标注者会编写配置函数，为任务提供必要的初始条件和数据支持，例如准备特定的氨基酸序列文件。
最后，标注者会开发评估函数，对智能体的任务完成情况进行精确评估。例如，在蛋白质结构预测任务中，评估函数会检查智能体生成的结构与标准结构的相似度，以及任务执行过程中是否遵循了正确的操作流程。整个任务标注过程中的质量保障措施，如标注者培训、任务审核机制、数据一致性检查等，确保了标注任务的高质量和高可靠性。
SCIENCEBOARD 基准测试任务的标注流程
任务统计与多样性分析
SCIENCEBOARD 基准任务的统计信息显示，其涵盖了 169 个独特任务，分布在 6 个领域中。任务类型包括 GUI、CLI 以及 GUI + CLI 组合操作，其中 GUI + CLI 任务占比最高，达到 58.0%。任务难度分为简单、中等和困难三个级别，简单任务占比 53.8%，中等任务占比 28.4%，困难任务占比 16.6%。此外，还有少量开放问题任务，占比 1.2%。
通过 t-SNE 可视化技术对任务指令进行嵌入和降维分析，可以直观地展示不同领域任务之间的语义分布和多样性特点。例如，生物化学领域的任务主要集中在分子结构操作和分析方面，而天文学领域的任务则涉及天体运动模拟和宇宙现象展示。这种多样性确保了 SCIENCEBOARD 基准任务能够全面覆盖科学工作流中的各种关键技能和知识要求，为智能体的综合能力评估提供了坚实的基础。
SCIENCEBOARD基准测试中的任务分布
SCIENCEBOARD 的统计数据
实验
实验设置与模型体系
在实验中，SCIENCEBOARD 评估了多种先进的智能体模型，包括专有模型、开源模型和 GUI 动作模型。专有模型如 GPT-4o、Claude-3.7-Sonnet 等，在大规模语言模型训练、知识表示、推理能力等方面具有显著优势。例如，GPT-4o 凭借其强大的语言理解和生成能力，能够在代数领域取得较好的成绩，成功解决复杂的数学问题。
开源模型如 Qwen2.5-VL-72B-Instruct、InternVL3-78B 等，在多模态融合、视觉 - 语言交互、模型优化等方面表现出色。Qwen2.5-VL-72B-Instruct 特别擅长处理 GUI 任务，其先进的视觉理解和操作能力使其在与图形界面交互时表现优异。
GUI 动作模型如 OS-Atlas-Pro-7B、UGround-V1-7B 等，则在 GUI 元素定位、像素级操作、视觉理解等方面具有专业能力。OS-Atlas-Pro-7B 通过其精准的 GUI 操作能力，在需要精细界面控制的任务中发挥了重要作用。
不同的观测空间设置（如纯文本、纯视觉、文本 - 视觉组合、基于 Set-of-Mark 的视觉提示等）为智能体提供了多样化的观测输入。例如，在纯文本观测空间下，智能体主要依赖无障碍树生成的文本信息来理解任务和执行操作；而在纯视觉观测空间下，智能体则通过分析屏幕截图来获取界面布局和元素信息。这些多样化的观测空间设置使智能体能够适应不同类型科学任务的需求。
实验结果深度剖析
实验结果显示，不同模型在各科学领域和不同观测设置下的成功率存在显著差异。在代数领域，GPT-4o 等模型凭借其强大的数学推理能力和符号计算能力，能够有效解决公式求解、方程组处理等任务。例如，在解决线性方程组问题时，GPT-4o 能够准确识别变量和方程结构，并通过合理的数学变换求解出正确答案。
然而，在地理信息系统和天文学领域，模型的表现相对较差。这主要是由于这些领域任务对视觉空间信息处理的要求较高，而模型在处理复杂视觉场景和科学领域专业知识方面的局限性。例如，在 GrassGIS 中进行地理空间数据分析任务时，智能体需要准确识别地图上的地理要素、理解空间关系并进行复杂的属性分析。但由于模型在视觉理解和空间推理能力方面的不足，难以有效完成这些任务。
在SCIENCEBOARD上，LLM（大型语言模型）和VLM（视觉语言模型）智能体的成功率。展示了不同科学领域下，各智能体骨干架构在多种观测设置中的表现情况。专有模型和开源模型VLM/LLM通过颜色加以区分
领域特定性能差异探究
进一步分析表明，模型架构、训练数据和任务特点等因素共同影响了智能体在不同科学领域的性能表现。例如，GPT-4o 等专有模型在处理文本信息时具有优势，因为它们的架构和训练数据更侧重于语言理解和推理。而在需要大量视觉处理的领域，如天文学和地理信息系统，开源模型如 Qwen2.5-VL-72B-Instruct 凭借其在多模态融合方面的优化，表现出相对较好的性能。
训练数据的差异也对模型性能产生了重要影响。一些模型在训练过程中接触了更多数学和逻辑推理相关的数据，因此在代数和定理证明领域表现较好。而另一些模型则在视觉和语言融合方面接受了更多的训练，使其在涉及图形界面操作的任务中更具优势。
任务特点同样对模型性能有显著影响。例如，代数任务通常具有明确的求解步骤和可验证的答案，而地理信息系统和天文学任务往往需要处理复杂的视觉信息和进行长周期的规划。这些任务特点与模型的能力特点相互作用，导致了不同的性能表现。
观测空间影响机制研究
不同观测空间对模型性能的影响机制也值得深入探讨。在文本观测空间下，模型能够获取丰富的语义信息，这有助于理解任务指令和软件界面元素的含义。然而，在涉及视觉定位和空间关系理解时，模型可能会遇到困难。例如，在需要精确点击界面元素的任务中，模型可能难以准确判断元素的位置和大小。
在视觉观测空间下，模型可以直接感知软件界面的视觉布局和操作目标的视觉特征，但可能面临视觉元素复杂、信息过载等问题。例如，在 Celestia 中模拟宇宙天体运行时，界面中可能包含大量的天体图像和复杂的可视化效果，这会使模型难以区分关键元素并进行有效的操作。
通过对比不同观测空间设置下的模型性能，可以发现文本 - 视觉组合观测空间通常能够提供更全面的信息，从而提高模型的任务表现。例如，在 ChimeraX 中进行蛋白质结构预测任务时，结合文本和视觉信息的观测空间能够帮助模型更准确地识别界面元素和执行操作步骤。
Figure 5: GUI + CLI vs 仅 GUI
分析与讨论
解耦规划与行动的实验探索与成果
将规划与行动解耦的实验探索揭示了模块化方法在解决复杂科学软件工作流中的显著优势。在这种方法中，规划模块负责生成高层任务计划，而行动模块则将这些计划转化为具体的 GUI 和 CLI 操作指令。例如，在 GrassGIS 中完成地理空间数据处理和分析任务时，规划模块可能会生成一个包括数据导入、预处理、分析和结果输出的任务序列。行动模块随后根据这个序列，执行相应的操作，如打开数据文件、运行预处理脚本、调用分析工具等。
实验数据显示，解耦后的智能体在任务成功率、执行效率和错误率等多个维度上均表现出显著提升。例如，在代数领域，解耦后的智能体能够更有效地处理复杂的数学问题，将成功率提高了 20% 以上。这种模块化方法不仅提高了智能体的性能，还增强了其可扩展性、可维护性和适应性，使其能够更灵活地应对不同类型的科学任务。
在SCIENCEBOARD 的规划器+锚定模型设置下，不同VLM智能体组合的成功率。本实验所采用的观测设置为截图。颜色分别表示专有模型、开源模型VLM和GUI动作模型
纯视觉与混合界面的性能对比与优化策略
在纯 GUI 界面和混合界面（支持 GUI 和 CLI）下的实验数据对比分析表明，智能体在不同界面类型下的性能存在明显差异。在纯 GUI 界面下，智能体需要依赖视觉线索和界面元素的视觉特征进行操作决策。例如，在 ChimeraX 中进行分子结构显示模式切换任务时，智能体需要准确识别界面中的分子显示选项，并执行相应的点击操作。然而，这种界面类型对视觉理解和空间推理能力要求较高，智能体可能面临复杂的视觉搜索和精细的坐标定位挑战。
在混合界面下，智能体可以综合利用 GUI 和 CLI 两种操作方式进行任务解决。例如，在 GrassGIS 中进行地理空间数据分析任务时，智能体可以通过 GUI 界面选择数据文件和分析工具，同时通过 CLI 输入特定的参数和命令来执行分析任务。CLI 操作为智能体提供了更直接、更高效的软件控制手段，弥补了纯 GUI 操作的不足。
基于这些分析结果，优化策略包括在纯视觉界面下加强智能体的视觉理解和空间推理能力，例如通过改进视觉编码器和引入注意力机制来提高对界面元素的识别精度。在混合界面下，则优化智能体的 GUI 和 CLI 操作融合机制，使智能体能够更灵活地在两种操作模式之间切换，提高任务适应性和操作成功率。
t-SNE可视化任务指令分布情况。每个图的t-SNE种子是随机采样的
未来发展
基于对 SCIENCEBOARD 评估结果的深入分析，未来智能体技术的发展方向和研究建议逐渐清晰。在智能体能力提升方面，加强智能体对科学领域专业知识的学习和理解能力是关键。例如，通过构建领域知识图谱，将生物化学、天文学等领域的专业知识结构化，为智能体提供丰富的背景知识。同时，优化智能体的视觉 - 语言融合机制，使其能够更准确地解读科学软件界面中的复杂视觉信息，如分子结构图、天体运行轨迹图等。
增强智能体的长期规划和复杂任务分解能力同样重要。科学工作流中的任务往往涉及多个步骤和长周期的规划，智能体需要能够将复杂任务分解为一系列子任务，并制定合理的执行顺序。例如，在进行蛋白质结构预测和功能分析的综合任务时，智能体需要先完成结构预测，再根据预测结果进行功能注释和分析。
在智能体系统架构方面，构建协作与专业智能体系统是一种有前景的方向。通过将不同类型的智能体（如规划智能体、GUI 操作智能体、CLI 操作智能体、领域专家智能体等）进行有机组合和协同工作，可以实现优势互补。例如，在一个复杂的生物信息学分析任务中，规划智能体负责整体任务规划，GUI 操作智能体负责界面交互，CLI 操作智能体负责脚本执行，而领域专家智能体则提供专业的生物信息学知识支持。
此外，研究智能体之间的高效通信和任务分配机制，确保系统能够灵活适应不同科学任务的需求。例如，通过设计统一的任务描述语言和通信协议，使不同智能体能够无缝协作，共同完成复杂的科学工作流。
在智能体应用场景拓展方面，将数字智能体的技术和理念拓展至物理实验室环境是一个值得探索的方向。研究如何实现智能体对实验仪器设备的操作控制、实验数据的实时采集与分析、实验过程的智能监控与优化等功能，推动智能体在科学研究全链条中的深度应用和价值创造。例如，智能体可以协助科学家们自动调整实验仪器的参数，实时分析实验数据，并根据分析结果动态调整实验方案，从而提高实验效率和成功率。
认知与感想
其实，当我看到这篇论文的第一感觉就是眼前一亮。SCIENCEBOARD 项目在推动 AI 驱动的科学发现领域取得了重要进展。它不仅提供了一个现实的多域环境和高质量的基准任务，还通过广泛的实验评估揭示了当前智能体在协助科学工作流方面的机遇和挑战。尽管智能体在某些领域取得了一定的成功，但在整体性能上仍远未达到人类科学家的水平。SCIENCEBOARD 的研究成果为未来智能体技术的发展提供了明确的方向和有价值的参考，激励着研究人员不断探索创新，以构建更强大的科学发现智能体。
通过对 SCIENCEBOARD 的深入了解，我们可以深刻认识到智能体技术在科学研究中的巨大潜力。它不仅能够提高科研效率，还能为科学家们带来全新的研究视角和方法。虽然当前智能体在处理复杂科学任务时仍存在诸多局限，但随着技术的不断进步和优化，我们有理由相信，智能体将在未来的科学发现中扮演越来越重要的角色，与人类科学家实现人机协作，探索未知世界。
智能体环境的设计与优化是未来智能体技术发展的关键议题。当前的智能体评估体系多基于独立同分布假设，任务间相互独立，而在现实世界，任务往往连续且相互关联。例如在长期科研项目中，科学家们会基于前期实验结果调整后续研究方向。SCIENCEBOARD 虽构建了多域科学环境，但仍存在局限。未来需引入长期记忆机制，使智能体能够记住之前任务的关键信息，在后续任务中进行调用和扩展。同时，引入累积奖励机制，鼓励智能体在任务序列中持续优化策略，而不仅仅是完成单个任务。
现实环境复杂多变，涉及多方协作与交互。未来智能体环境应加强人机协作元素，使智能体能与人类科研人员及其他智能体有效沟通、协作，发挥各自优势。例如在科学发现工作中，智能体可以负责数据分析和模拟实验，而人类科学家则专注于创意构思和研究方向的把控。同时需引入动态环境特性，实时反馈和适应外部变化，提升智能体的健壮性和适应性。例如在实验过程中，智能体需要根据实验结果的实时反馈，快速调整实验参数或改变研究策略。
同时，智能体环境的设计不仅要关注技术层面的优化，还需重新审视和定义问题。这就需要我们跳出传统思维模式，不再局限于现有的评估框架和任务设定，而是去探索那些尚未被充分研究和理解的问题。只有这样，我们才能真正推动智能体技术在科学发现领域的深化发展，使其成为人类科学家的得力助手，共同探索未知世界的奥秘。这既是挑战，更是充满希望的方向。
