浙大+中科大+普林斯顿：适配8大通讯平台10秒内启动的群聊人机科研协作生态系统

摘要科研团队在群聊的日常研讨中会持续提出研究假设、分析需求与解读决策但执行相关分析仍需研究者退出对话依赖碎片化的本地工具、数据库、可视化软件与文献检索引擎。本文提出群聊内的人机科研协作生态系统BioClaw可将群组对话中的自然语言请求转化为工具化分析任务并在隔离的Docker容器中执行。该系统已部署于8大通讯平台能将每个群聊转化为持久化执行工作区。其设计融合多通道编排、群组级状态与工作区管理、隔离容器化执行可在长周期对话中实现稳定共享使用。为适配实用科研工作流BioClaw在容器化环境中预置31款生物医学工具与95余项技能覆盖基因组学、临床医学、结构生物学等生物医学领域支持测序数据、电子健康记录数据、蛋白质结构数据等多模态数据处理。研究结果证实在共享数字工作空间中嵌入可执行、富工具的智能体工作流具备可行性也让群聊成为协同科学发现与创新的变革性范式。rufeeking0105gmail.comtingjunhouzju.edu.cnqiliuqlustc.edu.cnzz8680princeton.edu#群聊协作 #人机科研协作 #生物信息学 #容器化执行 #科研智能体 #跨平台部署 #可复现分析引言图1BioClaw的人机科研协作流程研究者在群聊中研讨实验结果左侧发出自然语言指令触发分析中间并在同一对话线程中接收可执行、依托工具的输出结果如图表、结构化摘要、后续建议右侧。该工作流展示了对话式交互如何在8大通讯平台底部转化为持久化、可执行的科研流程。BioClaw系统编排基础设施图28大聊天渠道的用户请求路由与容器化执行流程8大聊天渠道的用户请求经Node.js编排器路由编排器支持群组级任务队列与基于SQLite的状态管理随后在隔离容器中执行。每个容器支持双模型后端、通过IPC/MCP访问工作区以及由可复用技能、Python库、命令行工具组成的生物信息学运行时可将群聊自然语言请求转化为可执行分析。生物信息学运行时图3生物信息学运行时组成(a) 17款命令行工具与14个Python库在8大功能类别中的分布情况(b) 95余项技能的嵌套分布内环为4大类25项内置技能外环为10大领域70余项社区贡献的技能中心条目。典型应用典型案例研究图4BioClaw典型演示案例8个示例面板分别展示(a) 双端测序读长的FastQC质控分析(b) 附带结构化最优匹配摘要的BLAST序列搜索(c) 基于差异表达数据的火山图生成(d) 基于PyMOL的蛋白质结构渲染(e) PubMed文献检索与结构化摘要生成(f) 基于ESMFold的蛋白质结构预测(g) 配体AQ4周边结合位点可视化(h) 群聊上传图像的SDS-PAGE凝胶照片解读。实际部署与易用性图5BioClaw实际多平台部署本文已在8大通讯平台实现并发布BioClaw所有平台共用1套编排与执行后端可在异构聊天环境中提供一致的生物信息学功能。图6BioClaw官方主页BioClaw官方主页为系统介绍、使用入口与文档提供统一访问界面访问地址https://ivegotmagicbean.github.io/BioClaw-Page。详细总结思维导图核心架构模块参考https://github.com/Runchuan-BU/BioClaw/blob/main/docs/BioClaw_Technical_Document.pdf260406BioClaw.pdf注AI辅助创作如有错误欢迎指出。内容仅供参考不构成任何建议。