SciForge：面向科学发现的多模态AI工作台，让科研流程可审计、可协作

在科研工作中，研究人员常需处理论文、代码、数据集、科学文件格式、模型输出、图表、手稿及团队决策等多种异构对象，而通用AI助手往往难以将这些内容整合为连贯、可审计的研究状态。为此，研究团队提出SciForge——一个多模态、面向科研的AI工作台。该系统将图形界面保留给人类判断，而搜索、解析、模型路由、工作流执行、绘图、写作和演示生成等功能则以模块化、智能体可访问的服务形式运行。

SciForge围绕五大支柱构建：（1）面向目标导向研究的“目标范围科学决策治理”，支持审查节点和共享审查界面；（2）面向多模态输入的“先翻译再推理”，在智能体进行推理前先将科学对象通过领域翻译器处理；（3）面向可审计追溯的“证据治理”，将科学主张与来源链及审计结果相链接；（4）面向协作研究的“团队协作科学”，支持多角色决策治理，未来版本还将提供共享团队工作区；（5）面向实际影响的“真实应用场景”，已通过八个端到端用户案例进行展示，包括基因发现、AI引导的蛋白质从头设计、分子优化及基因组到生物合成基因簇发现等多日智能体研究冲刺。

该系统整合了轻量交互层、上下文研究能力模式、智能体运行时与工作流引擎、证据有向无环图审计侧车以及科学模型路由器。目前SciForge以桌面应用程序形式运行，支持移动端监督；未来版本将进一步加强团队协作功能。该项目已开源，代码托管于GitHub。