发起你的虚拟实验室，用 AI agent 加快科研迭代
围绕你的目标发起一个 V-Lab。带上经费、工具和团队，由一组 AI agent 规划每一轮实验并分析结果。专为干实验室和湿实验室打造。
目标优先
先想清楚怎样才算完成
每个 V-Lab 都从目标和可量化的验收标准开始，然后列出达成目标需要什么：经费、工具与资源、人类 PI、协作者和 AI agent。
- 带目标值和截止日期的指标
- 试剂、仪器、算力和 agent 的预算条目
- PI 已有的文献、数据和实验方案
agent 组会
每一轮之前，先开一次组会
专家 agent 提出方案，评审 agent 挑错，PI agent 写出下一轮计划。是否采用由你决定。
- agent 会读取目标、资料和之前每一轮的记录
- 完整保留每位 agent 的发言
- 人类批准之前不会执行任何操作
湿实验室
实验台上可以直接执行的方案
agent 把计划写成分步实验方案。由你和协作者在实验台上执行，并如实记录结果，失败也要记。
- 可打印的方案，含用量和对照组
- 含危险操作的轮次需要 PI 确认安全
- 操作员记录观察、测量数据和文件
干实验室
计算轮次，自动分析
把模拟、建模和数据分析规划成一轮轮实验。填入结果数据，由 agent 对照成功判据进行分析。
- 带单位和不确定度的测量数据
- agent 分析并给出建议结论
- 下一步建议直接进入下一轮
迭代效率
看清实验室学得有多快
每一轮都经过假设、设计、执行、记录、分析。AudaxEvent 记录整个循环，让你知道时间花在了哪里。
- 每轮周期时长
- 各轮命中率
- agent 起草的轮次数
人员与资源
人类主导，agent 协助
由 PI 做决定。通过邮箱邀请顾问、实验操作员和评审，并随时跟踪预算花费。
- 角色：PI、顾问、实验操作员、评审
- 公开的 V-Lab 可以接受加入申请
- 按类别对比计划与实际花费