Science-Agent-Examples

从看懂一个例子，到亲手完成一次科研 AI 实践。

有了一个研究想法，怎样让 AI 帮你做一次计算？这里从蛋白质案例出发，带你准备材料、写清任务，让助手调用模型生成序列和结构，最后找到结果文件，比较发生了什么变化。

这是面向生物、化学、环境、材料等方向初学者的科研 AI 入门示例库。不熟悉编程、还没学过相关专业课，也可以先看案例，再按教程动手。

能帮科研的哪几步？

科研智能体（Science Agent）是能读文件、调用工具的 AI 助手。它协助执行，你来确定任务、判断结果。案例带你练习三个环节：

你可能卡在哪里	跟着案例完成什么
有想法，不知道怎么交代给 AI	写清任务：说明对象、输入和要求，得到一份任务计划
要用几个模型，不知道怎样接起来	调用工具：让助手依次操作，保存序列、结构和运行记录
AI 说“成功了”，不知道能不能信	核对结果：查文件、比较对照，写出有依据的结果说明

当前从蛋白质案例入手。其他学科也可以借鉴这里的方法：把问题说清楚、让工具按顺序计算、用原始记录检查结果。模型预测不等于实验验证。

先选一个感兴趣的案例

两个案例独立选择，先看问题和结果图，不用安装软件。序列是氨基酸的排列，结构是蛋白质的空间形状，骨架是其中的主链部分。

案例	你会体验什么	完成后得到什么
A：改序列，再比较结构	从已有结构设计新序列，与原序列作对照	两条候选、三组预测结构和一张对照表
B：从新骨架开始设计	生成骨架 → 设计序列 → 预测结构，检查工具间的文件交接	一个新骨架、两条候选和两份预测结构

第一次做，可以先从案例 A 练习对照比较。

展开看两个案例的参考结果

可选案例 A：已有骨架上的双模型案例

从左到右是原序列对照、候选 1、候选 2；紫色是设计对象，青色是保持不变的受体。用相同条件比较，才能看清改动带来的差异。

可选案例 B：从新骨架开始的三模型案例

紫色是生成的骨架，青色和黄色是两条候选的预测结构。这里分别居中展示，没有做结构对齐，不能只凭外观判断优劣。

按这条路线学习

选好案例后，按下面三步动手。教程使用 OpenDDE-Harness 助手：你在自己电脑上交代任务、查看结果，科学模型在云端计算。

1. 让助手能对话，写清科研任务。按01—03 三篇教程准备账号、装好助手，再明确这次要比较什么、怎样检查结果。本地入门以 Windows + VS Code 为例，使用内置 PowerShell 终端；Mac / Linux 按对应的 Bash 说明操作。
2. 准备文件，连接模型。按计算前的准备检查案例文件、补齐工具说明。已有可用服务就直接连接，需要自己安装时再看部署步骤。
3. 执行案例并检查结果。材料与连接检查通过后，按案例 A或案例 B 第 3 步让助手计算，再核对文件、解释结果。

接入方式与当前可用的操作步骤统一见连接科学模型服务。已经装好助手或准备好服务的读者，检查后跳过相应步骤。

遇到问题，去哪里找？

• 概念不熟：读科研智能体入门了解分工，遇到陌生词再查术语表。
• 操作卡住：到常见问题按报错查处理方法；想看实际用什么电脑、跑了哪些步骤，查看测试记录。
• 想继续探索或改进教程：从参考资料选择进阶练习，也可按参与贡献反馈卡住的步骤、补充案例。

这里帮助你通过小案例完成第一次实践；想跟随实战营系统学习，可继续看 Science-Agent-Lab 的课程与配套教程。

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