AI自动化实验工厂：蛋白质设计的对话式干湿闭环

科研人员只需“说话”，AI和机器人就能完成从设计到验证的全过程——这不是科幻，而是已经落地的生产力工具。

传统蛋白质研发有多难？

一个博士后的日常是：上午在电脑前用软件建模，下午泡在实验室手动移液、跑胶、测活性，晚上对着失败的数据发呆，第二天重复。几个月下来，可能连一个有潜力的候选分子都拿不到。

问题出在哪里？“设计”与“实验”是两套语言、两个世界。

设计师用结构生物学和计算工具在虚拟空间天马行空；实验员用移液枪和培养箱在物理世界里埋头苦干。两者之间需要大量低效的人工转译、沟通、等待。一个迭代周期动辄数周。

AI自动化实验工厂，就是要用“对话式干湿闭环”彻底打破这道墙。

什么是AI自动化实验工厂？

它不是单一设备，而是一套整合了AI智能体、云端设计平台、自动化实验机器人的集成系统。

简单说，它的工作流程是：

1.你说话：用自然语言告诉系统你的研发目标——“我想设计一个能在高温下保持活性的酶”。

2.AI设计：系统调用蛋白质设计工具、数据库和专家模型，自动完成序列生成、结构预测、功能筛选等计算任务。

3.自动下单：设计出的候选分子信息被自动转译为实验指令，发送给自动化实验室。

4.机器人干活：协作式机械臂完成样品制备、纯化、功能检测，全程无人值守。

5.数据回传：实验结果自动返回，AI将其作为下一次迭代的输入，形成闭环。

你只需要在第一天提出需求，第二天就能看到真实实验数据。

当实验室不再需要“看门人”

设想一个场景：生物医药和合成生物学研究人员，想要设计一种全新的蛋白质。在过去，他们需要花几个月甚至几年来泡实验室，在成百上千次移液、培养与检测中碰运气，一点点试错。

但现在，一个更梦幻的场景正在发生。

晚上回到家，在网上找到上海天鹜科技官网，注册个人账号，然后和平台上的智能体“晓鹜”（MatwingsVenus）像聊天一样，讲述了自己的想法——“我希望获得具有体外细胞阻断活性的全新binder分子”。然后就去睡了。

第二天一早，一封邮件静静躺在收件箱里：AI已完成从骨架筛选、界面设计到序列优化以及成药性预判等全环节计算工作，几十个高质量候选binder序列已自动进入自动化共享实验室流程，机器人通宵完成了样品制备和功能检测，实验结果已出具。

不错，这就是“AI自动化实验工厂”的首次个人体验。

云端设计 + 地面施工 = 降维打击

没错，传统高端科研能力，已经成了一种可以随时调用、自动执行的服务。

区别于传统的算力AI（提供AI设计能力）或物理实验室人工操作，天鹜科技MatwingsVenus平台走了一条 “云端设计与物理实验深度无缝协同” 的路线。

它以智能体（Agent）为核心，通过自然语言的指令输入，就可以调用200多种蛋白质设计工具、百亿级标签数据库和经过专家优化的技能工具库（Skills），完成从行业研究、挖酶、定向进化乃至蛋白质从头设计的全流程。

更关键的是，AI完成云端设计后，平台会通过自动构建的通讯机制，将结果导入质粒订购与实验编排流程，下发到名为“黑灯”的自动化共享实验室。协作式机器人无缝衔接后续实验任务，自动进行样品制备、蛋白纯化和功能检测，完整数据自动回传。至此，科研成果从想法到真实的样品与数据，完全在平台上一个闭环里实现了全自动化。

用AI的方式找AI伙伴

有意思的是，研发者使用了“对话”的方式来使用这套体系。天鹜科技Agent项目研发负责人谭扬这样评价：

平台不仅能帮助用户完成前端研究和蛋白质设计，还能把结果衔接到自动化湿实验流程中，让设计方案尽快获得实验反馈，再进入下一轮优化。这样一来，研发不再只停留在‘纸上推演’，而是能更快形成闭环。

MatwingsVenus采用了“Agent设计—自动化实验—AI反馈—Agent再设计”的策略，逐轮缩小搜索空间，逐步优化候选集合。可以说，它是一个可以用自然语言与人类交流的、构建在物理世界之上的AI实验工厂。

为什么一定要“对话”？因为研发者的需求往往是模糊和探索性的。大部分平台只提供固定功能按钮，但MatwingsVenus围绕任务目标自动组织工作路径，将AI智能体的推理能力、云端设计平台、自动化机器人实验室内化成一个有机整体，让研发的想象力直接无缝衔接物理实施环节，降低了进行科研最高门槛之一的中间层损耗。

“对话式干湿闭环”的两个实战，令人震撼

这种范式究竟是否实用？上海天鹜科技用实实在在的案例给出了答案。

第一个案例——在某免疫调控受体靶点的从头设计项目中，天鹜科技基于MatwingsVenus平台，成功获得数十个具备体外细胞阻断活性的全新binder分子，完成了从设计到验证的全流程闭环。要知道，这类靶点由于极其新颖，缺乏同类药物分子参考，且靶点表面以极性区域为主，缺少典型高成药性结合热点，这让从头设计出稳定、紧密的全新结合蛋白简直就是地狱难度。

第二个案例是面向蛋白质型甜味物质Monellin进行改造。MatwingsVenus基于“代理设计—自动化实验—AI反馈—代理再设计”多轮迭代策略，一个超甜又耐热的优质候选蛋白变体出现了——与野生型比，多个样本甜度提高10倍以上，耐热性维持在约75°C的高位区间。

从免疫到合成生物学与蛋白设计的两个典型场景，这台‘AI自动化实验工厂’都交出了耀眼答卷。据平台透露，MatwingsVenus已在多个真实项目中完成AI设计、实验验证与结果迭代的全流程打通，这意味着，该平台已不再停留在概念层面，而是把AI设计的虚拟智能与物理世界真实实验验证这个‘对话式干湿闭环’真正转化为可落地的研发能力。

传统实验室的死去与重生

行业内熟知，高端研发一直以来依赖有限的昂贵设施和领域的“天花板级”专家及其多年从业经验，这些资源仅仅在少数大型研究所或企业手中。

MatwingsVenus所做的事，就是把过去只有大企业、大院大所和高校掌握的研发能力，转化为个人也可调用的基础设施，推动蛋白质研发从“大平台驱动”走向“个人可用”。实验员不再需要重复枯燥低水平的“试错式”重复劳动，可以全身心投入到智能体无法完成的更高阶的创造性工作。而更多人获得高品质研发能力的结果，意味着更多突破性科学成果和商业应用可能。

这场变革正在反过来定义新的科研规则。谁更快学会与AI对话，打通“算出来”与“做出来”的闭环，谁就能在新一轮技术竞赛中占据先机。一种崭新的、由AI与自动化机器人主导的科技创研范式，正在揭开中国‘智造’时代的新序幕。