多Agent协作的AI科研平台，模拟真实实验环境，
摆脱物理条件约束，加速科学发现进程
虚拟加速实验室的四大支柱
基于Arrhenius方程和反应动力学的物理引擎，不依赖随机数生成。每个引擎经过90万+真实验证数据校准，均值误差约5%。
8个专业Bee Agent通过黑板模式共享知识，覆盖文献检索、假设生成、实验设计、结果分析、同行评审全流程。
对接Crossref/PubMed/arXiv真实学术数据库，每条预测均可溯源到原始论文。数据来源透明可信。
AI自动搜索最优实验参数，物理模型引导的网格搜索+局部精炼，在100次迭代内收敛到全局最优。
8项自动同行评审：统计显著性、置信区间、模型一致性、可重复性、边界条件等，确保结果可靠性。
基于实验结果和验证数据，自动生成标准格式研究报告，包含摘要、方法、结果、数据可用性声明。
SwarmLabs 相对于 Claude Science、ChatGPT 等通用AI的不可替代优势
基于 ASME V&V 10-2019(R2025) 标准和桑迪亚实验室 SciML 16项建议，对每个预测进行保真度/简单性/稳定性/覆盖率四维评估。通用AI无法提供物理审计和合规对标。
对标 MOrbVis(ACS Omega 2026) 和 Visionary(上海AI Lab)，浏览器端实现10^6网格点分子轨道100ms实时计算。零安装，纯Web运行。
SHAP风格参数贡献度分析，每个AI推荐附带物理理由。可解释贝叶斯优化(XBO)，让用户理解AI为何推荐该实验条件，而非黑箱输出。
符合中国AI科技伦理审查办法（2026.4十部门联合印发）。数据本地化，用户数据所有权归属用户。价格仅为Benchling企业版的20%。
覆盖化学/能源/材料/生物/分离/分析/药学/电化学8大类143个专业实验引擎，每个引擎基于真实论文数据校准。通用AI无法替代领域专精。
90万+验证数据点，构建实验参数-结果知识图谱。基于真实实验数据的物理模型，而非通用语料训练的统计预测。
从文献调研到论文生成，一站式完成科研全流程
Crossref真实学术搜索
AI基于文献生成假设
选择引擎与参数配置
物理模型预测运行
不确定度与置信度评估
8项自动审查检查
标准格式研究报告