在科研自動化浪潮席卷之下，一款名為EvoMaster的開源科學(xué)智能體框架近日引發(fā)學(xué)界關(guān)注。這款由SciMaster團隊研發(fā)的工具，通過約100行核心代碼即可構(gòu)建自定義智能體，有效降低了科研場景中AI應(yīng)用的工程門檻。配套推出的MagiClaw多智能體助手，更讓非技術(shù)用戶通過自然語言交互就能完成復(fù)雜科研任務(wù)的編排與執(zhí)行。

傳統(tǒng)科研工作中，智能體開發(fā)常面臨多重障礙：框架搭建復(fù)雜、環(huán)境配置繁瑣、多智能體協(xié)作機制缺失等問題，導(dǎo)致許多創(chuàng)新想法止步于技術(shù)門檻。針對這些痛點，EvoMaster采用模塊化設(shè)計理念，將底層架構(gòu)與上層應(yīng)用解耦，開發(fā)者可基于核心框架快速擴展科研場景專用功能。該框架已支撐起ML-Master、PhysMaster、BrowseMaster等系列科學(xué)智能體生態(tài)，形成覆蓋機器學(xué)習(xí)、物理模擬、文獻檢索等領(lǐng)域的工具矩陣。

MagiClaw作為基于EvoMaster的交互入口，創(chuàng)新性地引入飛書機器人作為控制中樞。用戶只需輸入"幫我制作文獻調(diào)研助手"等自然語言指令，系統(tǒng)即可自動完成：任務(wù)拆解、流程設(shè)計、智能體調(diào)度、結(jié)果整合等全流程操作。生成的智能體工具支持持續(xù)調(diào)用與迭代優(yōu)化，徹底改變傳統(tǒng)AI工具"一次性使用"的局限。目前已有科研團隊利用該平臺，在48小時內(nèi)完成原本需要兩周的跨學(xué)科文獻分析項目。

為幫助用戶快速掌握工具應(yīng)用，SciMaster團隊推出《玻爾科研賦能課程》雙軌教學(xué)體系。3月26日首場課程聚焦零代碼入門，北京航空航天大學(xué)蔡玉柱博士將演示如何通過MagiClaw構(gòu)建AI研究團隊。這位在ICLR 2025發(fā)表自進化多智能體框架的學(xué)者，將結(jié)合其主導(dǎo)開發(fā)的ML-Master系列工具，解析集群智能在科研任務(wù)中的協(xié)作機制。

4月2日的進階課程則面向有定制化需求的開發(fā)者，上海交通大學(xué)朱新虞博士將帶領(lǐng)學(xué)員在GitHub本地部署EvoMaster框架。這位參與構(gòu)建X-Master系列工具的電子信息方向博士，將以科研繪圖場景為案例，手把手演示從環(huán)境配置到智能體落地的完整流程。課程特別設(shè)置共創(chuàng)環(huán)節(jié)，優(yōu)秀學(xué)員作品將有機會納入SciMaster官方工具庫。

項目開源地址（https://github.com/sjtu-sai-agents/EvoMaster）已同步開放，開發(fā)者可獲取完整代碼庫與文檔支持。配套成立的產(chǎn)品交流群提供實時技術(shù)答疑，前20名完成指定任務(wù)的成員將獲得MagiClaw內(nèi)測資格。申請入群時需備注"產(chǎn)品交流"以獲取專屬通道，群內(nèi)定期分享的實戰(zhàn)案例已涵蓋材料計算、生物信息、金融建模等多個領(lǐng)域。