力文所发布Lévin™ Harness：构建AI for Science科研闭环的Agent工作台

事件概述

随着AI for Science竞争向科研闭环延伸，国内AI蛋白质设计公司力文所（Liwen Institute）于近期发布了Lévin™ Harness。该产品是一款以Agent为核心的蛋白质设计应用工作台，目前已面向科研社区开放使用，支持搭载Apple芯片的Mac设备。其核心目标是解决科研人员在使用AI模型时面临的繁琐前置准备与后置分析工作，缩短从“想法”到“结果”的路径。

核心功能与信息

• 一体化Agent工作区：
  Lévin™ Harness将数据、模型、插件工具、算力和工作流整合在同一环境中。用户只需通过自然语言描述科学目标，Agent即可规划步骤并调用相应工具执行任务。研究人员负责定义目标、方法和关键决策，Agent则推进计算、分析结果并根据反馈调整方案。

• 多模型兼容与插件生态：

  • 通用层：支持接入DeepSeek、Kimi、GLM、Qwen、小米MiMo等主流开放大模型作为智能调度核心。
  • 专业层：内置或支持接入AlphaFold（结构预测）、ProteinMPNN（序列设计）、Pallatom（全原子生成）等专业科学模型。
  • 扩展性：提供定制化插件系统，用户可自行下载、安装和调用新工具，甚至开发专属插件以增强Agent能力，确保研究方法的灵活选择。

• 三维分子可视化集成：
  为解决Agent理解复杂空间结构的问题，平台内置了3D分子可视化工具。屏幕上的分子结构信息可直接转化为Agent上下文，使研究人员能用“这里”等模糊词汇指代具体残基或构象，Agent能精准理解空间位置并辅助分析局部相互作用。

• 算力调度与后台运行：
  平台连接本地工作站或远程GPU服务器，自动处理大型计算任务的提交与监控。计算完成后，Agent自动分析产物并推进后续步骤，无需人工干预文件传输或环境配置。

• Workflow沉淀与复用：
  成功的实验方法可沉淀为可执行、可修改的Workflow。若候选分子未达预期，团队可基于Workflow回看结合位点、设计约束及筛选策略，由Agent协助调试并执行新方案，形成持续迭代的研究闭环。

背景与技术支撑

• 公司技术积累：
  力文所成立于2021年，创始人王浩博拥有北大博士及哈佛博士后背景。团队主打“干”（算法）与“湿”（实验）结合的研发模式。其自研的全原子蛋白质生成模型Pallatom曾入选ICML 2025 Spotlight，并被英伟达官网收录为代表性“蛋白质基础模型”，与AlphaFold 3、ESM-3等并列。Pallatom采用的全原子表示法已成为行业重要技术方向，被RFdiffusion3、BoltzGen等后续模型引用。

• 产品演进逻辑：
  Lévin™ Harness最初服务于力文所内部研发，旨在解决长链条研发中的流程衔接成本。随着内部验证成熟，团队将其整理为外部产品，旨在让其他机构也能构建专属的AI科研系统。

数据安全与生态展望

• 数据隐私保护：
  平台强调数据边界清晰，用户的项目、对话、设置及API密钥均保存在用户本地机器上。对话内容仅发送至用户配置的大模型提供商，力文所不使用用户私有数据训练自有模型，备份策略由用户自行决定。

• 行业意义：
  Lévin™ Harness的出现反映了AI for Science领域的分工细化：通用模型负责意图理解与规划，专业模型负责科学计算，实验体系负责验证。该平台试图填补环节间的协作空白，推动行业向“24小时的智能研发工厂”愿景迈进，成为最早一批具备组织科研闭环能力的企业之一。