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我相信這是新故事的一部分啦：

LabHarness：用 AI 駕馭長週期自主實驗

晶泰科技 晶泰科技 晶泰科技 2026 年 7 月 3 日 14:00 

大模型與 Agent 技術正加速重塑科研範式。 諸如可生成科學假設的 Co-Scientist、自動化多智能體系統 Robin 等，正深度滲透至文獻解構、假設生成、代碼編寫及數據分析等 “幹實驗” 環節。這表明，AI 已然超越單純的輔助工具，正作為數字化 “研究夥伴” 深度參與科研流程。

然而，從產業落地的視角審視，自主科學發現必須實現濕實驗閉環。 醫藥研發、化學合成及新材料創制等場景，本質上是與物理世界進行長程交互的複雜系統工程。這意味着，AI for Science 的下一步，不僅要求 AI “擅長構想實驗”，更亟需探索如何讓 AI 深度融入真實實驗系統，確保物理裝置能夠長週期、高穩定、安全可控地運行。

晶泰科技聯合復旦大學、浙江大學和同濟大學等提出了 LabHarness 框架。 在通用智能體領域，“Harness” 作為運行框架，核心在於協助 Agent 進行工具調用、狀態管理、過程追溯及異常容錯。而在更為複雜的物理實驗室場景中，面對設備協同、樣品流轉、環境狀態及安全邊界等多元異構要素，AI 生成的實驗方案極難直接轉化為穩定的物理流水線。因此，將 Harness 的 “狀態控制與穩定保障” 思想延伸至實驗室生態，構建起連接數字智能與實體裝置的 “LabHarness”，正是我們當前致力於攻堅的關鍵技術路徑。

LabHarness 是一種面向真實實驗室的運行保障層。它位於科學智能與真實實驗系統之間，嘗試把 AI 生成的實驗計劃，轉化為真實設備可以執行、系統可以監測、異常可以處理、過程可以追溯、關鍵節點可以審批的實驗流程。如果説科學智能負責提出實驗目標和策略，實驗設備負責完成具體操作，那麼 LabHarness 要做的是，讓這兩者之間的連接更加可靠。