SciToolAgent：整合500+科研工具，自动化研究科研任务的智能体

综合介绍

SciToolAgent 是由杭州浙江大学创新中心（HICAI-ZJU）开发的一个开源工具平台。它通过知识图谱（SciToolKG）和大语言模型技术，整合超过500种科学工具，帮助科研人员处理生物、化学、材料科学等领域的问题。这个工具的主要用途是自动化完成科研任务，比如数据处理、分子建模或文献分析，最终生成具体成果，如分析图表、计算结果或总结报告。平台免费托管在 GitHub 上，用户可以本地部署或通过在线服务体验，特别适合需要快速产出成果的科研团队。

功能列表

• 工具整合：连接500多种工具，处理数据、建模或计算任务。
• 知识图谱推荐：根据任务需求，推荐合适的工具组合。
• 任务自动化：自动规划并执行科研流程，节省时间。
• 成果生成：输出图表、报告或计算结果等具体成果。
• 安全监控：确保工具运行安全，避免错误结果。
• 自定义扩展：支持添加新工具，产出个性化成果。

使用帮助

安装流程

SciToolAgent 需要本地安装才能完整使用。步骤如下：

1. 下载源码

• 在终端输入：

git clone https://github.com/HICAI-ZJU/SciToolAgent.git
cd SciToolAgent

2. 创建虚拟环境

• 创建并激活环境：

conda create -n SciToolAgent python=3.10
conda activate SciToolAgent

3. 安装依赖

• 安装完整依赖：

pip install -r requirements.txt

• 或安装精简版：

pip install -r requirement_agent.txt

4. 配置环境

• 复制并编辑 .env 文件：

OPENAI_API_BASE = your_api_base
OPENAI_API_KEY = your_api_key

5. 启动服务

• 进入 tools 目录，运行：

cd tools
bash run.sh

如何使用

SciToolAgent 可以通过本地运行或在线体验两种方式输出成果。

本地运行

• 启动服务：运行 bash run.sh 后，服务在本地待命。
• 执行任务：进入 test 目录，运行测试脚本：

cd ../test
PYTHONPATH=. python test_run_SciToolAgent.py

• 查看成果：任务完成后，结果保存在 tools/TempFiles，如图表或报告。
• 运行案例：根目录 Cases.ipynb 提供四个示例，可直接运行查看输出。

在线体验

• 访问在线服务：
  http://scitoolagent.scimind.ai:8080/
• 输入任务（如“分析分子数据”），提交后几秒内返回简单成果。
• 在线版适合快速测试，复杂成果需本地运行。

特色功能操作流程

1. 数据分析并输出图表

• 用途：处理数据并生成可视化成果。
• 步骤：

1. 将数据文件（如 .csv）放入 tools/DataFiles。
2. 运行命令：

python scripts/run_agent.py --input "tools/DataFiles/sample.csv" --task "数据分析并可视化"

3. 检查 tools/TempFiles，获取生成的图表和分析结果。

2. 分子建模生成计算结果

• 用途：分析分子结构并输出计算数据。
• 步骤：

1. 准备分子文件（如 .cif），放入 tools/DataFiles。
2. 调用工具：

from tools.ToolsFuns import molecular_analysis
result = molecular_analysis("tools/DataFiles/input_file.cif")
print(result)

3. 输出结果为分子参数或模型数据，保存在指定路径。

3. 自动化生成科学报告

• 用途：整合多工具输出完整报告。
• 步骤：

1. 输入任务描述和数据文件：

   python scripts/run_agent.py --input "tools/DataFiles/sample.pdf" --task "分析文献并生成报告"
   

2. 系统自动调用工具，处理文献并生成总结。
3. 报告保存在 tools/TempFiles，格式为文本或PDF。

注意事项

• 本地运行需16GB内存和稳定网络，确保复杂任务顺利完成。
• 在线版适合简单成果，数据量大时建议本地部署。
• 定期清理 tools/TempFiles，避免占用过多空间。