Claude Code/OpenClaw赋能科研研发创新实战

同样是一项数据分析任务，有的人需要两周时间手动完成，而有人借助AI智能体仅用十分钟就能交付结果，到2026年，这样的效率差距已经成为现实。新一代AI正从简单的“对话助手”升级为能够独立执行任务的AI智能体。

只需用自然语言描述科研需求，AI智能体便可以自动编写代码、完成数据分析、调试问题并优化结果，全程几乎不需要手动编程。同时，多个智能体还能协同工作，并行处理大量文献，自动提炼核心观点并生成结构化综述，一个人也能拥有类似研究团队的工作效率。

更重要的是，这些AI系统可以全天候运行，持续追踪最新论文、监测研究动态，并自动生成科研情报报告，成为长期稳定的科研助手。未来科研效率的差异，不再取决于是否会使用大模型，而在于是否掌握基于AI智能体的自动化科研流程。

本课程面向科研人员设计，属于国内较早系统讲解AI智能体在科研中的实践课程之一。课程将重点介绍以 Claude Code 为代表的AI编程智能体，以及OpenClaw（龙虾）个人AI代理，以coze为表的工作流智能体在科研全流程中的应用方法，涵盖六类典型科研场景：多源科研数据自动采集、大规模文献智能处理、科研数据分析与模型构建、科研专属智能体开发、多智能体协同写作，以及科研监测与自动化情报系统的搭建。无需编程基础，AI智能体可以承担大量技术工作，研究者只需学会如何合理“指挥”AI，完成三天研修后，您将能够建立属于自己的AI自动化科研工作流程。

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