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Claude Science: an AI workbench for scientists

Claude Science:Anthropic 的科研工作台

Anthropic · Anthropic · Anthropic Blog · 2026-06

一句话Anthropic 2026-06-30 发布的科研 agent 桌面应用(macOS/Linux beta):不是新模型,而是在现有 Claude 之上打包 60+ 科研 skills/connectors、60+ 数据库接入、HPC/Modal 算力调度、可复现产物追踪和一个 reviewer agent,是'Claude Code for Science'式的产品化。

这是什么

Claude Science 是一个面向科学家的 AI 工作台应用,把文献检索(PubMed)、数据分析(Jupyter/R)、集群终端整合进一个环境。核心组件是一个总调度 agent + 60+ 预置 skills/connectors(覆盖 genomics、single-cell、proteomics、结构生物学、化学信息学),背后接入 UniProt、PDB、Ensembl、ClinVar、ChEMBL、GEO 等 60+ 数据库,并通过 NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit 调用 Evo 2、Boltz-2、OpenFold3 等专业模型。另有一个 reviewer agent 负责核对引用与计算、标记'来源不明的数字'和图码不一致。

定位上要注意:这不是新模型,而是既有 vision 的产品化落地。Anthropic 在 2025-10 的 Claude for Life Sciences、2026-01 的 Claude for Healthcare 已铺垫过同一条'从单任务到全流程科研'的路线,Claude Science 是把它做成了专用执行环境——赌注在 workflow 而非更聪明的模型,和 Claude Code 赢在'能跑开发的环境'是同一个逻辑。可复现性是主打卖点:每张图都附带生成它的代码、环境、自然语言描述和完整对话历史;数据留在实验室基础设施上,只有每步的 context 上传给 Claude。

机制与做法

架构:调度 agent + skills + 算力管理

用户用自然语言提需求,总 agent 在 60+ skills/connectors 之间路由,可以 spawn sub-agent、也能使用用户自建的 specialist agent;跑通的 pipeline 可以存成可复用 skill,被后续 session 继承。算力上支持本地运行,或通过 SSH 接 HPC 登录节点、向自家集群或 Modal 账号提交作业,从单卡扩展到数百 GPU;触碰新资源前会先询问授权,授权可回溯撤销。session 把数据集保持在内存里,可以 fork 出分支比较不同分析路径。

发布与生态

Beta 面向 Pro/Max/Team/Enterprise 订阅(Team/Enterprise 需管理员开启),学术/非营利实验室有 Team 席位折扣。配套 'AI for Science' 资助计划:最多 50 个项目、每个最高 $30,000 credits(Modal 另给最高 $2,000 算力),项目期 2026-09-01 到 12-01。官方案例包括 Manifold Bio(蛋白 binder 靶点提名)、Allen Institute 的 Jérôme Lecoq(用约 20 个自定义 skills + actor-critic agent 对写综述,称原来最长 2 年的综述现在已产出约 10 篇、多篇超 100 页)、UCSF 的 Stephen Francis(glioma 种系分析称提速约 10 倍,组内独立验证)。

关键结果

60+ 预置科研 skills/connectors,接入 60+ 数据库(UniProt、PDB、Ensembl、Reactome、ClinVar、ChEMBL、GEO 等),并经 BioNeMo Agent Toolkit 调 Evo 2 / Boltz-2 / OpenFold3。
内置 reviewer agent 做引用/计算核查,标记无出处数字和图码不一致——把'防幻觉'做成了产品功能而非用户责任。
每个图表产物绑定精确代码 + 环境 + 完整消息历史,支持自然语言改图(去网格线、改 log 轴等),3D 蛋白结构、genome browser track、化学结构原生渲染。
算力编排覆盖本地 / SSH / HPC / Modal,单 GPU 到数百 GPU;数据不出实验室,只上传每步 context。
官方效率声称:综述写作从最长 2 年缩到已产出约 10 篇(Lecoq),流行病学分析提速约 10 倍(UCSF),均为厂商挑选的用户证言。
发布一周内即出现 YC 系团队的开源对标品 OpenScience(36kr,2026-07-07),说明这个产品形态被认为可复制。

实证核查

有水分产品真实存在、功能形态被第三方报道和上手用户证实;但它被包装成重大突破,实际是既有路线的产品化,且全部效率数字来自厂商挑选的证言,闭源无独立评测。

官方叙事暗示这是 AI '做科研'的新台阶。

rd-magazine 的分析(2026-07-28)对齐了三次发布:Claude for Life Sciences(2025-10-20)、Claude for Healthcare(2026-01-11)、Claude Science(2026-06-30),指出核心 vision 八个多月前就已声明,这次只是做成专用应用;底层是现有模型(含 Opus 4.8),官方公告本身也未绑定任何新模型。TechCrunch 的定性是'赌 workflow 而非新模型'。

用户案例:综述写作原需最长 2 年、现已产出约 10 篇百页级综述;UCSF glioma 分析提速约 10 倍。

这些均为官方公告中的用户证言(Lecoq / Francis),无方法学细节、无对照、无独立复现渠道;产品闭源、无公开 benchmark,效率数字只能存疑。UCSF 一例的'独立验证'也是其本组内部验证。

定位为通用'科研工作台'。

实际预置 skills 几乎全部偏生物医药(genomics/proteomics/cheminformatics + BioNeMo),数据库清单也以生命科学为主;r/bioinformatics 的讨论(2026-07,'Could Claude Science replace bioinformaticians?')反映社区将其视为生信自动化工具,反应是好奇混合警惕而非报告惊人战绩。物理、材料等方向的覆盖公告中没有证据。

与我们方向的关系

作为'科研 agent 产品化'的形态参照价值明确:它验证了一条与 FutureHouse、Deep Research 不同的路线——不做端到端自动发现,而是做'带审计的执行环境':skills 路由 + 数据库 connectors + 算力编排 + reviewer agent + 产物溯源。其中 reviewer agent(核对引用、标记无出处数字、检查图码一致)和'每张图绑定代码+环境+对话历史'的可复现设计,对我们自己搭 autoresearch pipeline 是可以直接借鉴的工程模式。开源对标品 OpenScience 值得顺手跟踪,它可能提供这套形态的可读实现。