AI FOR RESEARCH · 为科研构建真正的工具
Aiseeki 正在构建一组面向科研的 AI 智能体，让 AI 真正进入科研工作流：理解 科学上下文、调用确定性工具，并保留 可审查的执行过程，而不是把一切都藏在聊天框里。
向下探索
01 · 科研工具矩阵
从 GeneCode 开始，逐步加入面向不同科研任务的专业 Agent，并保持统一的交互方式、上下文和执行记录。
AI 辅助的分子序列与克隆设计工作台。把专业生物学工具、序列上下文与可见的 Agent 执行过程放在同一个工作空间中。
文献检索、证据整合与研究脉络梳理
可复现的数据分析与生信工作流
Protocol 设计、整理与实验方法智能化
02 · 科研工具，不只是聊天
界面应该呈现上下文、工具、状态和来源，让 AI 真正嵌入科研工作，而不是漂浮在工作流之上。
当前序列、选中区域、文献集合、分析状态或实验项目，都可以成为 Agent 的真实工作上下文。
计算、分析和序列编辑仍由确定性的专业科学工具完成，LLM 负责理解意图、组织任务和调用工具。
保留步骤、修改和输出，让研究者能看清发生了什么，并能够检查、复现和继续工作。
03 · 从意图到执行
Aiseeki 让“问题 → 上下文 → 工具 → 结果”的全过程清晰可见。你不仅得到答案，也能看到它如何完成任务。
任务意图
理解研究者想完成的科研任务
读取上下文
读取当前项目、文件和工作区状态
调用工具
执行确定性的专业科研方法
审查结果
结果和执行记录持续保留在工作区
04 · 构建科研工作层
GeneCode 是第一个模块。长期目标是一组共享身份、上下文、交互模式与执行来源的科研智能体，组成真正的 Research OS。
阶段 01 · 已上线
分子设计工作台：序列、克隆和 Agent 辅助设计已经可以使用，并持续迭代。
阶段 02 · 构建中
文献智能与组学分析逐步加入，并沿用统一的工作区与交互语言。
阶段 03 · 平台化
形成一组能够共享上下文、执行记录与科研状态的专业 Research Agents。