理解意图， 并自主执行
- 智能任务分解与规划
- 多 Agent 协同执行
- 层级决策与反思优化
不是一个工具， 是你的 AI 科研同事
自主分解任务、规划实验、调用工具、协同优化。
3D 结构编辑， 与 Agent 同步
- 残基选择与候选比较
- Design Copilot 同步解读
- 多成员协同标注
知识与工具赋能
- 私有知识库定向学习
- 自研与开源模型集成
- 工具链插件化扩展
自主搭建 技能和工作流
- 拖拽编排工作流节点
- 上传与管理 Skills
- 团队 SOP 固化为执行链路
输出数据可读， 过程可追溯
- 多序列比对查看
- 数据、图片与报告一键导出
- 分层记忆，过程可追溯
- AlphaFold 3结构
- ESM-2语言
- RFdiffusion设计
- FoldX评估
- Boltz-2结构
- ProteinMPNN设计
- Rosetta评估
- AntiBERTy语言
- Chai-1结构
- BindCraft设计
- ThermoMPNN评估
- ESM C语言
- ColabFold结构
- PepMLM设计
- FreeSASA评估
- ProtGPT2语言
- IgFold结构
- DiffDock结构
- GearBind评估
- AbLang-2语言
- ABodyBuilder2结构
- OpenFold结构
- OpenStructure评估
- ESMFold结构
- HADDOCK结构
- ImmuneBuilder结构
- AlphaFold 2结构
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序列，结构，功能
序列
在序列空间里生成候选
结合生成模型与进化学习，围绕目标功能探索蛋白与多肽序列，提出候选分子。
结构
在三维结构中理解结合
连接氨基酸序列、空间构象与功能，看清 CDR 环怎样贴合靶点表面。
功能
在多个属性之间取得平衡
世界模型把序列、功能与可开发性放进同一个视野，在生成分子时兼顾多个设计目标。
- 活性
- 稳定性
- 可开发性
- 安全性
能结合，不等于可开发。
主流做法先保证结合，再逐项筛选，一步不过就回到起点。世界模型把属性之间的耦合一起建模，生成时就同时评估。
串行优化
先生成能结合的 binder，再逐项筛选。每一轮淘汰一批，可行空间越筛越小；最后一步失败，就回到起点重做。
多属性联合设计
世界模型在生成时同时评估各项属性，每一轮都把所有候选一起推向各项都满足的区域。
近 100%
超 50%
DualGPT-AB · Nature Computational Science（2026）
从平台到交付
在平台上自己做研究，调用我们的数据，或把项目交给我们。
从研究方法，到应用探索
全部案例抗体的多属性协同设计
三周
完成候选分子筛选HER-2 案例 多肽活性与相容性的联合探索
4µg/ml
MIC · 大肠杆菌MPOP-03 · 体外 · 市面抗菌肽平均 15–40 µg/ml 从组学与分子网络寻找研究线索
EGFR · PCLO
潜在高风险基因肾透明细胞癌案例
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