SciMaster 是上交大联合深势科技推出的通用科研Agent ，通过集成多种科研工具和智能技术，为研究人员提供高效、便捷的科研支持。SciMaster支持多种应用场景，包括量子计算瓶颈研究、系外行星探测方法与结果分析、药物筛选中的分子动力学模拟、智能体合作学习以及二维材料在电子学中的应用等。SciMaster 能生成详细的科研报告，帮助研究人员快速了解研究进展和结果，提升科研效率。
核心功能
多模态检索：SciMaster 能通过 WebSearch、WebParse 和 PaperSearch 三种方式，对全域互联网以及海量科学文献进行检索，收集相关资讯、数据、论文和专利等资料。
专家级报告：基于检索到的信息，SciMaster 可以生成深度调研报告，帮助研究人员快速了解研究领域的现状和进展。
工具库支持：SciMaster 集成了多种科学专用工具，支持“主动调用”和“自动调用”两种方式。研究人员可以根据任务需求主动调取所需工具，或由 SciMaster 自动筛选并调用相关工具。
思维链编辑：研究人员可以随时暂停 SciMaster 的推理过程，查看其推理逻辑，并对任务分解、执行顺序、重点方向等进行实时调整。
实验生态构建：SciMaster 能直接调用 Uni-Lab 提供的 MCP 服务，无缝集成各种实验室仪器设备和软件系统，构建涵盖软件、硬件、研究人员以及科研数据的完整“干湿闭环”实验生态。
详细报告生成：SciMaster 能生成详细的科研报告，展示所有参考文献并附上链接，方便研究人员进一步研究。
可视化支持：通过图表和数据可视化，帮助研究人员更直观地理解复杂信息。
应用场景
量子计算瓶颈：SciMaster 可能通过数据分析和模型优化帮助研究人员找到解决方案。
系外行星探测：在天文学中，SciMaster 可能通过分析观测数据和模拟结果来辅助研究。
药物筛选中的分子动力学：在药物研发中，分子动力学模拟是理解药物与生物靶标相互作用的关键。SciMaster 可能通过高效的数据处理和模拟优化来加速这一过程。
智能体合作学习：在人工智能领域，智能体之间的合作是一个重要的研究方向。SciMaster 可能通过模拟和优化智能体的行为来探索这一问题。
