第103讲,OpenClaw分析及其在AI蛋白质设计中的应用

近期，以OpenClaw为代表的主动式Agent受到广泛关注。与过去的Agent模式不同，OpenClaw通过持久记忆、心跳机制与跨平台消息集成，使Agent能够在无需用户主动触发的情况下自主执行任务，拓展了Agent的应用边界。本报告首先介绍OpenClaw的设计思想，继而探讨其在在AI蛋白质设计中的应用与案例。AI蛋白质设计是当前计算生物学的重要方向，涵盖从头设计、定向进化、功能酶挖掘等多个场景。以OpenClaw为代表的主动式Agent，有望为研究人员提供更便捷的工具使用方式—无需深入掌握命令行或编程细节，即可通过自然语言调度AlphaFold、Venus模型等工具完成蛋白质设计，Agent还能够根据实验结果，操控自动化设备、甚至人类实验员（即AI调用人）来完成蛋白质表达、纯化与功能检测等下游实验环节，为从计算设计到实验验证的全流程提供自动化支持。最后，报告对主动式Agent在生命科学研究中的发展方向与现实局限作简要展望。

报告人简介：

李明辰，上海交通大学博士后（合作导师为洪亮教授）。博士毕业于华东理工大学（导师为虞慧群教授和范贵生研究员）计算机科学与技术专业。研究方向为人工智能& 蛋白质设计，尤其关注于蛋白质预训练语言模型的开发与应用；开发过多个蛋白质基础预训练模型，参与过多个干湿迭代项目；曾获上海交通大学十大科技进展、“数据要素×”大赛上海赛区一等奖 & 全国二等奖、上海市优秀毕业生、国家奖学金等；以第一作者/通讯作者在NeurIPS、Science Advances、JCIM、Physical Review Research等期刊及会议上发表论文13篇。