近日，由中国科学院大连化物所低碳战略中心研发的 RCESBot 科研智能体在大连正式发布，下载试用链接：energy.dicp.ac.cn/rcesbot/
作为专注 AI 辅助科学研究的本地智能体运行系统，RCESBot 可实现一键部署，预装 63 项科研技能包，支持国内大模型接入。
围绕科研任务行动，RCESBot 通过理解需求、调用技能、接入工具、结果整理，生成可直接使用的交付物。协助科研工作者打造专属智能研究团队，提升科研工作效率。
RCESBot 的三个特点
1. 一键安装，开箱即用
RCESBot 支持一键部署 Windows 桌面客户端，全程图形化操作，无需任何命令行与特殊配置，零基础也能轻松上手。可运行在专用工作站、闲置电脑上。交互界面简洁实用，聚焦科研核心需求功能布局。
2.60+ 科研技能，全周期覆盖
RCESBot 预装 63 项科研技能，包含文献综述、实验设计、数据处理、论文评审、基金申请、分子表征、催化分析等方面，实现科研流程全周期覆盖。
3. 科研专用，安全可靠
文件系统沙箱隔离，仅访问指定工作区。能力边界严格收敛，专注科研、拒绝跨域滥用。
RCESBot 科研技能筛选
ClawHub等开源技能市场，Skill 总量已超 5 万，存在相同功能技能质量参差不齐，具有潜在安全隐患，与国内生态适配不足等问题，普通科研人员筛选成本较高。
为此，RCESBot 建立了一套系统化的筛选机制。
1. 定向采集以文献分析、实验设计、数据处理、分子表征等科研场景需求为导向，从 GitHub、ClawHub、SkillsMP 等渠道，选取能源化工科研相关技能。2. 三重测试
每项技能均需经过三重严格校验：一是安全审查，核查依赖组件与权限调用合规性；二是可用性测试，验证实际运行稳定效果；三是国产化适配，保障可兼容对接国内模型及本地网络环境。
- 改写升级
针对逻辑完备、仅因国内大模型接口适配不兼容的技能，开展针对性优化改造并保留迭代。
- 白名单准入
只有前三层全部通过的技能才会纳入预装清单。研究人员获得的是经过验证的可靠技能，而非需要自行排查问题的原始素材。
经此筛选流程，技能可直接使用，无需自行调整参数或处理异常报错。
RCESBot 知识服务
低碳战略中心拥有由一批国内外顶尖的院士专家组成的咨询团队和丰富的知识合作网络，围绕多能融合技术框架，汇聚氢能、储能、化工等领域的能源宏观数据、碳排放数据、价格、政策、专利在内的多个高质量数据集，形成可支撑能源战略研究的系统化的数据体系，可为 RCESBot 用户提供能源战略相关知识服务。通过 RCESBot 自研技能，可随时调取低碳战略中心ThinkDoc 数据库相关数据，实现能源领域多模态数据检索应用。未来，平台还将陆续上线专利分析、催化表征分析等自研技能，全面提供知识服务。
RCESBot 场景实例
以下是 RCESBot 科研场景实测案例。
场景 1. 文献综述与报告生成
RCESBot围绕指定主题自主完成文献检索、信息验证、结构搭建及引用标注，20至30分钟即可生成完整报告。
以下文献综述和技术报告都是 RCESBot 自主完成。
背后是学术深度检索、文献结构分析、规范引用格式化这几项技能的配合。
场景 2. 实验方案自动化设计
RCESBot可围绕特定课题一次性生成完整的实验方案，无需研究人员逐项拼凑。
生成以上实验设计书，用的是实验目的提取、流程规划、表征方法推荐、数据处理模板、安全评估检查这几项技能。
场景 3. 论文数据智能提取
科研人员上传论文，RCESBot 可以把化合物参数、表征数据抽出来，生成结构化表格和分析图谱，有效缩短论文数据提取时间。
例如，我们交给 RCESBot 一个任务：
对文献“Crystal-structure-of-poly(glycolic-acid)-β-form”中晶体结构、表征、热力学等数据进行提取，绘制分析图，形成报告
RCESBot 生成了报告，里面绘制的分析图如下所示：
这里由PDF 解析、化学结构识别、数据表格抽取，专业图表绘制这几项协作完成。
场景 4. 3D 分子结构生成
如果上传分子结构图，RCESBot 可以自动识别，输出可发表的 3D 分子图和动画。
例如，我们上传了乙醇酸的分子结构图，RCESBot 识别和处理后输出如下：
生成的3D旋转GIF动画。
完成这个任务，RCESBot 用到了处理图片转 SMILES、3D 结构渲染、出版级图像输出等技能。
场景 5. 本地模型与系统融合
RCESBot 还可以对接实验室本地的系统和数据。例如，对接能源催化表征大模型的私有 API，可以完成电镜图像解析，光谱数据解读、缺陷分析。
下一步计划
RCESBot 科研智能体的发布，仅仅是开始，后续方向有三层。
1. 核心引擎聚焦
RCESBot 聚焦在科研场景，力图能够帮助科研人员解决复杂问题，这需要一个强大的智能体核心引擎，强化国产适配与安全加固。
2. 科研技能生态
打造科研领域 Skill 市场，推动专家技能共创共享，形成产学研协同演进，增强 RCESBot 在科研各个领域的能力。
3. 高质量数据底座
持续建设能源与化学化工领域高质量、结构化、人工验证的专有知识数据集与工具集，让 RCESBot 完成科研任务时有可溯源、高可靠的支撑。
RCESBot 将成为每一位科研人员的自主、安全、高效的 AI 研究助手，让文献检索更快、实验设计更准、数据分析更智能、成果产出更高效。
期待 RCESBot 与你一起，迈向 AI 驱动的科研新范式。
下载地址：energy.dicp.ac.cn/rcesbot/
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