教程|AI时代新工具如何帮助研究

三年前写了一篇文章介绍当时的“新质生产力”，提到：

平时经常会收到一些帮忙结构建模的要求，时间成本并不算大，但沟通成本很高，由于对实验一窍不通，往往一个问题需要多次讨论试错才真正知道对方想要的是什么，而且过程中需要对方准备很多材料。其实这些年AI工具突飞猛进，即使没有学过计算的实验人员，只要这些材料准备好，计算的部分往往在网页上点点就可以很快完成。授人以鱼不如授人以渔，本文将选取一个例子展示几种分子生物学研究中常见的操作：蛋白质结构预测，蛋白多肽复合物预测，蛋白小分子结合预测。希望能够对有需要的读者提供帮助，实现人均“建模专家”。

然而时代变化太快了，新方法新工具层出不穷，这篇已经过时了。最近试用了杭州力文所新开发的专为生成蛋白质打造的Harness工具，感觉体感和codex很像，而且解决了平时研究工作中的很多痛点。

目前发布的只有Mac版本，但据悉windows版也很快要上。下载下来打开就能用，然后是服务器的部署和软件安装，假如你有一台ssh直连的linux服务器，恭喜你，可以一键把它作为slave加入工作环境。

连上了不稀奇，但点开能力界面，发现市面上常见的开源工具都支持一键部署，作为mcp被harness使用，而且安装速度也快得飞起，一个小时之后我得到了：

怎么说呢，就没打过这么富裕的仗！平时每次换个环境装个软件就算有AI辅助也得花个半天时间，太方便了，太方便了。

于是我就想着把三年前的“榫卯”任务再复现一遍看看效果。本来想在写prompt时候告诉它具体的uniprot号，但失手先敲了回车，结果它直接给我几个要我来选：

根据任务描述自动识别候选蛋白

选好直接问我要不要预测一下结构，行。

确认结构预测任务

遇到比如参数没有的问题也会自己解决，等了大概十几分钟，右边出现了华丽的可视化界面，比pymol好看多了（小图是之前教程对比图）

然后测试分子对接，当时用的DiffDock，现在可以一句话直接让AF3预测蛋白和小分子复合物了（官方服务器不让）

完美复现当时结果。我让它与已知答案6NQT的结果align到一起，它直接给出了：

与 6NQT 已知结构对齐后的结果

当然这些能力肯定也是背后大模型（deepseek）的实力体现，但通过harness把最新的工具和前沿研究流程，以及计算资源丝滑的整合到了一起。

这波上手只是先简单体验了一下levin-harness的安装部署，测试了一下结构预测模块。真正精髓的用workflow进行复杂工具调用迭代设计蛋白的高阶功能就要等下次了。