一、正在崛起的科研智能体

1950 年代，物理学家的案头是对数表与草稿纸，科学是纯粹的脑力推演；1970 年代，数值模拟先驱的手中是 Fortran 打孔卡，计算开始成为探索的臂膀；2025 年，当 AI for Science 成为诺贝尔奖级别的显学，科研人员的日常却仍然有些「分裂」—— 很多博士的日常是：早上改分布式训练脚本，中午修容器镜像，晚上查某个古早仓库为什么依赖冲突，半夜才开始真正看论文、想问题。

工具的飞速进展把科学边界推得越来越远，也把科研的复杂度压在了研究者个人身上，这使很多人不免会产生「科研民工」的自我怀疑。但是随着 Agent 的出现，一切都变得不同了。

以 SciMaster 为例，它不再是单一任务的执行者，而是具备了通用能力的「智能中枢」。它能够像人类一样理解模糊的科研目标，灵活调用各类异构的科研工具 ，在多模态数据中进行推理决策。 当 SciMaster 开始自主串联起文献调研、理论建模与实验设计时 ，我们看到了一种可能：让科学家从繁琐的「工具链」中解放出来，回归到最本质的创造与发现之中。

这样的变化正越来越多地在实验室、办公室、寝室里真实上演。这种转变让科研工作者们可以绕过漫长的技术学习弯路，从而专注于真正的科学问题。

二、每人都可以开发自己的专属 Agent

过去如果我们想动手开发一个工具，总觉得自己不够专业、难度很高。可如今在大语言模型辅助的编程时代，开发 Agent 已不是某一小群人的专利，它正在成为每一个人的「第二大脑」。

恰好玻尔 + SciMaster 科研智能体开发大赛，能为所有想在 Agent 领域探索研究的科研工作者，提供一个最合适的平台。

哪怕是 Agent 开发小白、没有 AI 专业背景，我们也不甘心只用别人做好的工具，更想搭出属于自己的「贾维斯」。漫长晦涩的技术探索很容易磨掉热情，而清晰的课程指引、上手即用的示例和可复用的 Agent 模板，能让探索路径顺畅许多。再加上一些与经验丰富的 Agent 开发者面对面交流的机会，多数人其实就已经有了慢慢探索下去的底气。

这也是为什么，大赛线下 OpenDay 在北京、上海、深圳三地同步举办时，第一赛段的选手和对科研 Agent 感兴趣的伙伴们都会积极来到现场。很多参赛者还收获了意想不到的东西：

有小伙伴分享说，他在 OpenDay 新认识的一位朋友恰好是不熟悉领域的专家，对方几句话就帮他点破了自己 Agent 开发的技术难题；

也有小伙伴是因为兴趣趋向而来，刚好结识了同地志同道合的朋友，两人一拍即合决定合作创造一个属于自己的智能体；

与复现论文的作者面对面交流；上海场 openday 陈思衡老师和大家交流。

像这样的瞬间，在 OpenDay 上并不少见。无论你正处在入门、进阶还是攻坚阶段，总能遇到目标相近、经验互补的伙伴，一起交流、拆题、合作，让漫长的研发之路不那么艰难。

正因为如此，本次大赛不仅关注 Agent 的开发与部署本身，还会陆续推出更多类似的线下交流活动。让你在每一个关键节点，都有人可以请教、有人可以结伴，你的 Agent 开发之路不再是孤立无援的单行线。

上海 Openday 现场一角

北京 Openday 现场一角

如果你已经不再是 Agent 开发「小白」，而是能写复杂业务逻辑、会用 LangChain、Google SDK，甚至已经在公司内部搭过完整的 Agent 系统 —— 现实中的瓶颈依然会接踵而至：可扩展性不足、执行效率不高、协作能力有限…… 你会越来越意识到，架构、生态和协作，比单点能力更重要；一个有真实反馈、不断迭代的 Agent，远比一直躺在本地当 demo 的作品更有价值。

那怎么让 Agent 从「酷炫 demo」变成「真正被用起来的产品」呢？一方面，大赛依托的玻尔科研空间站的 Agent 部署平台，可以为你的智能体带来真实用户的评价反馈，形成「使用 - 反馈 - 迭代」的正向循环。另一方面，我们也在小红书、公众号等社交平台持续宣传优秀作品，不少选手还主动开设账号，讲述产品故事，在更大的场景中验证 Agent 的价值。

例如，来自上海科技大学的 AITHENA 团队，在平台上把作品搭好之后，抱着「试试看」的心态，在小红书发了一条演示视频，又写了一篇长文讲清自己的故事与思考，没想到收获了远超预期的关注和反馈。

短短三天他们就拉起了 近 400 人 的用户群，还给微信群名起名成了「AITHENA 股东群」其中不乏专业研究者，给出了不少针对智能体架构与功能的优化建议，也让团队受益匪浅。AITHENA 的同学后来在反馈里写了一句：「以前觉得这个 Agent 是参赛作品，现在更像是我们的第一个科研产品。」

像 AITHENA 这样的经历，并不是个例。对许多参赛团队来说，一个最初只是「交作业」的作品，正是从玻尔 Bohrium 平台的那个入口出发，慢慢长成了有真实用户、有社群互动、有持续反馈与迭代动力的「活的智能体」。

如果你也认同「科研智能体」将会成为新的科研模式

那么下一代的科研成果，可能不再只是论文或模型，而是能被人调用、在真实场景中发挥效能且可持续演化的科研智能体。要走到这一步，我们最需要的是一个舞台：让一个 Agent 有机会被成百上千次调用，被看见、被认可、被放大，慢慢变成科研生涯或职业道路上的真实资产。

SciMaster 科研智能体与玻尔 Bohrium 平台提供的，正是这样一套基础设施：你能够丝滑部署自己的 Agent，并获得实时反馈不断迭代优化自己的产品。第一赛段，已经有不少科研 Agent 获得了大量浏览和调用，为比赛积累了丰富的用户群体。站在这些作品与团队的肩膀上，我们总能看得更远，也走得更快。

理想的起点：科研价值变现从未如此直接

第二赛段报名已经开启。它既能帮你高效走完「从想法到智能体」的全流程，也为你的 Agent 接入一批高质量科研用户，让你的 Agent 被更多人看见，被全世界使用。

大赛希望参赛团队直面泛教育科研场景中的真实瓶颈。在这里，你只需要将创意和想法做成一个可在玻尔平台部署、执行的 Agent。上线后，它将被全球研究者调用；且每一次调用记录会实时反馈，直接转化为可提现的收益。让 Agent 在真实场景中历练，在广泛复用中释放长期价值。

第二赛段设置了两个独立赛道：

• 深度科研（特定学科的专业科研问题）
• 通用科研（跨学科的通用科研流程）

那么，如何系统的去学习大模型LLM？

作为一名深耕行业的资深大模型算法工程师，我经常会收到一些评论和私信，我是小白，学习大模型该从哪里入手呢？我自学没有方向怎么办？这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历，一定要继续看下去！这些问题啊，也不是三言两语啊就能讲明白的。

所以我综合了大模型的所有知识点，给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢，我就曾放空大脑，以一个大模型小白的角度去重新解析它，采用基础知识和实战项目相结合的教学方式，历时3个月，终于完成了这样的课程，让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。

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