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AI 解读 由 AI 自动生成,仅供参考

Virtual Lab 是一个专为科学研究打造的 AI 虚拟实验室,旨在构建人类研究者与大语言模型(LLM)智能体团队的高效协作模式。它解决了传统科研中思路发散难、跨学科协作成本高以及实验设计迭代慢的痛点,通过模拟真实的科研讨论环境,加速从假设提出到方案验证的全过程。

该平台特别适合生物计算、药物研发领域的科研人员及希望探索 AI 辅助科学发现的研究团队使用。其核心亮点在于独特的“双重会议机制”:在“团队会议”中,多个具备不同专长的 AI 智能体围绕研究者提出的科学议题进行集体研讨,激发多维度的创新思路;在“个人会议”中,研究者可指派特定智能体深入执行具体的计算或分析任务。此外,Virtual Lab 已成功整合 ESM、AlphaFold-Multimer 和 Rosetta 等主流生物计算工具,并在 SARS-CoV-2 纳米抗体设计的实际案例中,成功辅助设计了 92 种经实验验证的有效分子,证明了其在处理复杂科学问题上的可靠性与实用性。

使用场景

某生物制药研发团队正致力于针对新型流感病毒变异株快速设计高亲和力的纳米抗体,以应对潜在的公共卫生威胁。

没有 virtual-lab 时

  • 协作割裂低效:研究人员需手动在文献调研、序列生成(ESM)、结构预测(AlphaFold-Multimer)和能量优化(Rosetta)等不同工具间切换,数据流转依赖人工复制粘贴,极易出错且耗时。
  • 思维盲区难破:单人或小团队的知识储备有限,难以全面覆盖跨学科的最新算法组合,常因陷入局部最优解而错过更具潜力的候选分子。
  • 迭代周期漫长:从提出假设到完成一轮计算验证往往需要数天,面对病毒快速变异,研发速度远远滞后于疫情发展需求。
  • 实验验证成本高:由于缺乏系统性的多轮模拟筛选,送入湿实验验证的候选物成功率低,导致昂贵的试剂和人力被大量浪费在无效样本上。

使用 virtual-lab 后

  • 智能流水线协同:virtual-lab 自动组建由多个 LLM 专家代理构成的虚拟团队,无缝串联 ESM、AlphaFold-Multimer 和 Rosetta,实现从靶点分析到分子生成的全自动化闭环。
  • 群体智慧决策:通过“团队会议”机制,不同代理基于各自专长进行辩论与互补,能主动探索人类研究者未曾设想的突变组合,显著拓宽了设计空间。
  • 敏捷迭代加速:研究人员只需在“个别会议”中下达指令,virtual-lab 即可在数小时内完成数十轮干湿结合的逻辑推演与预筛选,将研发周期压缩至原来的十分之一。
  • 命中率大幅提升:依托严密的计算筛选流程,virtual-lab 成功设计出 92 个高潜力纳米抗体并获实验验证,极大降低了湿实验的试错成本。

virtual-lab 通过将单一研究者升级为"AI 科学家团队”,彻底重构了生物发现的范式,让新药研发跑赢了病毒变异的速度。

运行环境要求

操作系统
  • 未说明
GPU

未说明

内存

未说明

依赖
notes默认使用 OpenAI GPT-5.2 模型,必须配置 OPENAI_API_KEY 环境变量。该工具是一个 AI 与人类协作的科学研发平台,实际应用案例中结合了 ESM、AlphaFold-Multimer 和 Rosetta 进行纳米抗体设计,这些外部工具可能需要独立的安装配置及计算资源(如 GPU)。建议使用 conda 创建虚拟环境进行安装。
python3.14
virtual-lab
ESM
AlphaFold-Multimer
Rosetta
virtual-lab hero image

快速开始

虚拟实验室

PyPI - Python 版本 PyPI 版本 下载量 许可证

虚拟实验室

虚拟实验室是一种用于科学研究的人工智能与人类协作平台。在虚拟实验室中,一位研究人员与一组大型语言模型(LLM)代理共同开展科研工作。研究人员与 LLM 代理之间的交互通过一系列 团队会议个人会议 进行:在团队会议上,所有 LLM 代理会讨论由研究人员提出的科学议题;而在个人会议上,研究人员则与单个 LLM 代理互动,以解决特定的科学任务。

有关虚拟实验室及其在 SARS-CoV-2 纳米抗体设计中的应用,请参阅我们的论文《AI 代理虚拟实验室设计新型 SARS-CoV-2 纳米抗体》(Nature, 2025)。doi:10.1038/s41586-025-09442-9。

如果您使用了虚拟实验室,请按以下方式引用我们的工作:

Swanson, K., Wu, W., Bulaong, N.L. 等. AI 代理虚拟实验室设计新型 SARS-CoV-2 纳米抗体. Nature (2025). https://doi.org/10.1038/s41586-025-09442-9

虚拟实验室在纳米抗体设计中的应用

作为实际应用示例,我们将虚拟实验室应用于设计针对 SARS-CoV-2 最新变体之一的纳米抗体(详见 nanobody_design)。虚拟实验室构建了一条由 ESMAlphaFold-MultimerRosetta 组成的计算流程,并利用该流程设计出 92 种经实验验证的纳米抗体。

请参阅笔记本 nanobody_design/run_nanobody_design.ipynb,了解如何使用虚拟实验室创建代理并组织团队会议和个人会议的示例。

安装

虚拟实验室可以通过 pip 安装,也可以通过克隆仓库并安装所需依赖来完成安装。整个安装过程通常只需几分钟。

可选步骤:首先创建一个 Conda 环境。

conda create -y -n virtual_lab python=3.14
conda activate virtual_lab

然后,您可以通过 pip 安装虚拟实验室:

pip install virtual-lab

若需在本地安装最新版本的虚拟实验室,可先克隆仓库,再进行安装:

git clone https://github.com/zou-group/virtual_lab.git
cd virtual_lab
pip install -e .

OpenAI API 密钥

目前,虚拟实验室默认使用 OpenAI 的 GPT-5.2 模型。请将您的 OpenAI API 密钥保存为环境变量 OPENAI_API_KEY。例如,您可以将 export OPENAI_API_KEY=<your_key> 添加到您的 .bashrc.bash_profile 文件中。

常见问题

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