化学AI工具周榜·第9期

一 樵 舫 记 · WEEKLY

AI 这半年发展是真的快，我自己平时也爱捣鼓点代码，搞搞 Skill、Agent 这些玩意儿，GitHub 上相关的项目多得看不完。所以想着每周花点时间，把化学、材料、药物方向的 AI 开源项目梳理一遍，做个榜单，分享给同样喜欢折腾的朋友。这是第 9 期，以后每周更新。

▎本期速递

这一期有几个重点，先说给你听。

第一，科学 Agent 技能库单周 +3.8k，是九期以来最大周涨幅。scientific-agent-skills 从第 1 期的 34.2k 涨到本周 52.1k；这一周就进账 3.8k，抵得上前面好几周的总和。它的增量仍在技能条目和数据库接入上——科研 Agent 这条线，已经连续九期没有掉过头。

第二，新面孔 7 个，方向从「Agent 套壳」转向「分子势函数与结构数据」。抓回来 160 条去重后相关 38 条，人工复核保留 28 个。七个新面孔里，三个落在分子模拟与势函数（SevenNet、AMPL、mofsim-bench），两个是化学结构/构象工具（ChemAudit、platito），剩下两个是合成路线与多模态分子信息（ReaSyn、PEIT）。比起前几期清一色的 Agent 壳，这一周的含「算」量明显更高。

第三，势函数老项目集体回归：deepmd-kit、GPUMD、SevenNet 同周出现。deepmd-kit 2.1k（第 1 期见过，较首见 +44）、GPUMD 853（第 1 期见过，+26）、SevenNet 277（本周新面孔）。三个项目解决的是同一件事——用机器学习势代替经验力场跑分子动力学。放在一起看，这条线已经形成了稳定的工具梯队：训练框架、GPU 引擎、多卡并行，各占一段。

▎本周看点 TOP 3

01scientific-agent-skills　★ 52.1k

第 1 期见过（2026-W35，当时 34.2k）

科研 Agent 的技能库：177 个经过验证的技能条目，加上 100 多个科学数据库的接入，覆盖生物、化学、医学和药物发现。它不提供模型，提供的是「让 Agent 知道该怎么调用科研工具」的那一层。本周 +3.8k，是九期里最大的一次单周涨幅。对每天做实验的人来说，值得翻一遍它新加了哪些数据库。

#科研Agent#技能库#数据库接入

上手难度★★☆☆☆插件式安装，无需训练模型

开源地址：github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills ↗

02SevenNet　★ 277

本周新面孔

图神经网络原子间势的 Python 包，特点是支持多 GPU 并行跑分子动力学。同类工具不少，它的差异点在工程侧：能把势函数训练和长时程 MD 放在同一套并行框架里跑。做大规模分子模拟、又不想自己写并行调度的人，可以拿它和 deepmd-kit 对照着看。

#机器学习势#多GPU#分子动力学

上手难度★★★★☆要 GPU，需懂 MD 流程

开源地址：github.com/MDIL-SNU/SevenNet ↗

03ChemAudit　★ 66

本周新面孔

化学结构质检工具：把分子在进模型或数据库之前先做一遍标准化与质量评估，支持单条上传，也支持百万级批量处理并实时显示进度。它的价值不在算法，而在「数据入口」——结构不干净，后面训什么模型都白搭。做数据集、做高通量筛选的人，可以把它当成预处理的一道闸。

#结构质检#数据清洗#批量处理

上手难度★★☆☆☆装 Python 包即可，无需 GPU

开源地址：github.com/Kohulan/ChemAudit ↗

▎本周榜单

#1scientific-agent-skills★ 52.1k · Python

第 1 期见过：科研 Agent 技能库，本期 ★ +3.8k，九期最大单周涨幅。见本周看点 01。

上手难度★★☆☆☆插件式安装

github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills ↗

#2PennyLane★ 3.5k · Python

第 1 期见过：量子计算与量子化学框架，本期 ★ +12，走势依旧平稳。

上手难度★★★★☆需懂量子计算基础

github.com/PennyLaneAI/pennylane ↗

#3deepmd-kit★ 2.1k · Python

第 1 期见过：深度学习势函数与分子动力学框架，本期回归。较首见的 2.0k 涨了 44。

上手难度★★★★☆要 GPU 与 MD 环境

github.com/deepmodeling/deepmd-kit ↗

#4awesome-ai-for-science★ 2.0k · Markdown

第 1 期见过：科学 AI 资源清单，本期 ★ +8。刚入交叉方向时先翻它。

上手难度★☆☆☆☆收藏即用

github.com/ai4s-research/awesome-ai-for-science ↗

#5REINVENT4★ 878 · Python

第 2 期见过：阿斯利康的分子设计工具，覆盖全新设计、骨架跃迁、R 基替换、片段连接、分子优化五类任务。本期 ★ +2，不追热点但一直在维护。

上手难度★★★☆☆要写配置与脚本

github.com/MolecularAI/REINVENT4 ↗

#6bionemo-recipes★ 870 · Python

第 1 期见过：英伟达的药物发现模型配方集，本期 ★ +3。有显卡、想省掉搭流程那一段的可以照走。

上手难度★★★★☆要 GPU

github.com/NVIDIA-BioNeMo/bionemo-recipes ↗

#7GPUMD★ 853 · Cuda

第 1 期见过：GPU 分子动力学引擎，本期回归，较首见 +26。走的是纯 CUDA 高性能路线，和 Python 框架不是一个路数。

上手难度★★★★☆要 GPU 与编译环境

github.com/brucefan1983/GPUMD ↗

#8Proteina-Complexa★ 455 · Python

第 2 期见过：蛋白与小分子靶点的结合体设计模型，本期 ★ +6。做 binder 方向的人可以跟。

上手难度★★★★☆要 GPU，需读论文

github.com/NVIDIA-BioNeMo/Proteina-Complexa ↗

#9SevenNet★ 277 · Python

本周新面孔：多 GPU 并行的图神经网络势，见本周看点 02。

上手难度★★★★☆要 GPU

github.com/MDIL-SNU/SevenNet ↗

#10ChemAudit★ 66 · Python

本周新面孔：化学结构质检与批量清洗，见本周看点 03。

上手难度★★☆☆☆装 Python 包即可

github.com/Kohulan/ChemAudit ↗

▎一点启发

这一期最值得记的不是 +3.8k 这个数字，而是新面孔的方向变了。前几期的新项目，多是给 Agent 加技能、加接口、加壳子；这一周七个新面孔里有五个直接落到分子模拟与结构数据上。社区的热度正从「怎么让模型会用工具」往「工具本身怎么更快更准」回摆。对做实验的人来说，这意味着接下来更值得关注的是：你常用的那一步计算，有没有被做成能直接调的包，而不是又出了一个能聊天的助手。

榜单数据来自 GitHub 公开 API，仅反映开源社区热度。本期新面孔 7 个，其余为回归补课项目，已在文内标注首见期次。工具不分好坏，适合自己才最重要。下期见。