2025号称AI Agent元年，科研圈最热“黑科技”智能体满血袭来。Agent作为最强辅助一旦匹配上具体科研场景，科研工作者将拥有跨领域、跨系统的专属AI科研搭档。重复性工作被彻底释放，创新想法被更快提出、更快验证、更快迭代，整合知识、解决难题，让Agent驱动并融合文献阅读、模型计算、实验等工具流程……所有功效都指向更便捷、更智能的科研体验。

挖到帮助科研工作者快速动手实践构建专属自己的科研智能体（AI4S Agent）的干货课程，内容覆盖Agent 架构与原理、工具封装与 MCP 协议、多工具组合规划器设计、Agent可控性与调试实践以及实际科研场景Agent案例分享等。

AI Agent 正在成为科研智能化的跃迁引擎。科研智能体不应止于纸面设想，而应成为每一位科研工作者手中可用、可信、可依赖的日常工具。

现在，让我们快速上手MCP并构建第一个Agent：

本地构建mcp inspector

官方文档中使用MCP自带的开发调试工具MCP Inspector，可参考https://github.com/modelcontextprotocol/inspector。

此处我们需要安装nodejs，下载地址见 : Node.js — Download Node.js® 根据你的电脑环境选择适配的版本（软件LTS版本即可）。

运行命令：

npx @modelcontextprotocol/inspector node build/index.js

接下来“远程构建mcp server”、“在本地构建Agent”详见编者搜到了全网最靠谱免费教程《动手开发科研智能体》-Notebook版区。

进入课程后可以随时查看录播视频、代码和PPT

完整版教程见课程录播：

已知最系统且免费的硬核干货课程

课程将与DeepModeling等社区紧密联动，共同改造并汇集面向科研场景的“Agent-Ready 工具模块”，构建一个可被智能体动态调用的“科研能力库”。这些工具涵盖 AI for Science 的关键任务，包括但不限于：

• 文献多模态解析（文本+图表+公式结构化提取）

• 专业数据库检索（如材料、药物数据库）

• 材料/分子构效关系建模

• 通用势函数等AI4S基座模型调用

• 分子与晶体结构生成、改造与建模

• 三维可视化渲染与轨道图/电荷密度展示

• 谱图预测与实验数据解析（SEM、XRD、NMR、Raman等）

• 实验设计与多目标优化（Bayesian/强化学习等）

持续发布并分享一批基于工具链构建的、面向真实科研问题的Agent范例，帮助开发者理解“可落地”的智能体架构设计与构建方法。这些范例覆盖多个前沿应用场景：

• 专业领域调研助手：根据关键词检索并总结文献，自动生成综述草案

• 材料设计优化 Agent：结构生成 → 模拟计算 → 性能评估 → 结构筛选

• 药物分子筛选 Agent：基于多项成药性质的分子筛选与优化流程

• 组学数据智能分析 Agent：整合多领域数据与工具，自动完成结果分析

生产力的突破才是真的突破，用Agent让你的科研高速运转。科研效率提升200%全靠它了，快来动手开发运用吧！