05:44LangChain@LangChainAI在最新一期 Max Agency 节目中,LangChain 创始人 Harrison Chase 与 Benchling 的 AI 负责人 Nick Larus-Stone 讨论了如何为科学工作构建智能体。他们分享了在生命科学研发中应用 AI 智能体的实际案例和挑战,包括数据整合、实验自动化等关键问题。该对话为从事科学计算和研发的团队提供了有价值的参考,展示了 AI 智能体在加速科学发现中的潜力。行业智能体科学计算LangChainBenchling研发自动化推荐理由:科学研发团队终于有了具体的 AI 智能体落地案例——LangChain 和 Benchling 的对话直击实验自动化和数据整合痛点,做生命科学或研发自动化的开发者建议听听。原文
20:41Philipp Schmid@_philschmidGoogle DeepMind 发布了一套科学智能体技能合集,专为研究任务设计,涵盖基因组学、结构生物学、化学信息学、文献搜索等多个领域。该合集旨在帮助研究人员利用 AI 智能体自动化复杂的科学工作流程,提升研究效率。这些技能可以直接在 GitHub 上获取,为科学计算和生物信息学领域提供了新的工具。AI产品智能体科学计算基因组学结构生物学Google DeepMind推荐理由:做科研或生物信息学的开发者终于有了现成的 AI 智能体工具库——覆盖基因组学、结构生物学等核心领域,可以直接拿来用,省去从零搭建的麻烦。原文