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我相信这是新故事的一部分啦：

LabHarness：用 AI 驾驭长周期自主实验

晶泰科技 晶泰科技 晶泰科技 2026 年 7 月 3 日 14:00 

大模型与 Agent 技术正加速重塑科研范式。 诸如可生成科学假设的 Co-Scientist、自动化多智能体系统 Robin 等，正深度渗透至文献解构、假设生成、代码编写及数据分析等 “干实验” 环节。这表明，AI 已然超越单纯的辅助工具，正作为数字化 “研究伙伴” 深度参与科研流程。

然而，从产业落地的视角审视，自主科学发现必须实现湿实验闭环。 医药研发、化学合成及新材料创制等场景，本质上是与物理世界进行长程交互的复杂系统工程。这意味着，AI for Science 的下一步，不仅要求 AI “擅长构想实验”，更亟需探索如何让 AI 深度融入真实实验系统，确保物理装置能够长周期、高稳定、安全可控地运行。

晶泰科技联合复旦大学、浙江大学和同济大学等提出了 LabHarness 框架。 在通用智能体领域，“Harness” 作为运行框架，核心在于协助 Agent 进行工具调用、状态管理、过程追溯及异常容错。而在更为复杂的物理实验室场景中，面对设备协同、样品流转、环境状态及安全边界等多元异构要素，AI 生成的实验方案极难直接转化为稳定的物理流水线。因此，将 Harness 的 “状态控制与稳定保障” 思想延伸至实验室生态，构建起连接数字智能与实体装置的 “LabHarness”，正是我们当前致力于攻坚的关键技术路径。

LabHarness 是一种面向真实实验室的运行保障层。它位于科学智能与真实实验系统之间，尝试把 AI 生成的实验计划，转化为真实设备可以执行、系统可以监测、异常可以处理、过程可以追溯、关键节点可以审批的实验流程。如果说科学智能负责提出实验目标和策略，实验设备负责完成具体操作，那么 LabHarness 要做的是，让这两者之间的连接更加可靠。