文献综述与引用
跨库检索、观点归纳与参考文献格式化。
典型场景
科研行业的典型工作场景
实验数据分析
统计检验、可视化与可复现脚本一并交付。
论文与基金材料
论文章节、基金申请书等学术产出结构化撰写。
专利与技术分析
专利检索、技术路线对比与空白点分析。
学术会议与海报
会议摘要、海报文案与汇报提纲准备。
实验记录与 SOP
实验日志整理、标准操作流程与实验室文档维护。
产品定位
灵群 是什么
文献综述、实验记录、数据分析与论文材料一气呵成，缩短从假设验证到成果产出的周期。
描述任务需求后，系统自动拆解任务，调度多个智能体协同执行，最终形成统一的处理结果。每一步处理过程可追溯，每项结果均保留生成依据，方便复核与审计。
沙箱与可交付物
Python/R 分析、绘图与文档生成在同一隔离环境完成。
长任务与子智能体
文献检索、数据清洗、写作分 Agent 并行，长链路一次跑通。
Skills 与记忆
实验流程、期刊模板与课题组规范封装复用。
为什么现在
为什么科研行业现在需要 AI？
科研数字化在提速
科研行业的数字化投入持续增加，AI 正从试点走向日常生产与管理流程。
系统多、数据散
多数科研组织已建设多套业务系统，但数据、知识与流程仍分散在不同系统中，尚未形成可协同、可持续积累的智能能力。
叠加而非替代
灵群 不替代现有系统，而是在已有数字化基础上，为科研场景增加一层可审计、可扩展的 AI 工作能力。
解决方案
面向科研的场景能力
按业务域组织场景能力，对接现有系统后即可在授权边界内读取数据、调用能力并交付成果。
文献与开题
文献综述与引用
跨库检索、观点归纳与参考文献格式化。
实验数据分析
统计检验、可视化与可复现脚本一并交付。
论文与基金材料
论文章节、基金申请书等学术产出结构化撰写。
系统打通
基于现有数据与接口，做智能化升级
不替换既有业务系统——通过统一 AI 网关接入多模型 API、MCP 工具与企业 REST 接口，在授权边界内读取业务数据、调用业务能力，统一智能化入口。
L1–L4 自下而上升级，L5 安全与治理贯穿全栈
智能化升级路径（自下而上）
L4价值产出层
对接现有数据与业务接口
连接 ERP、CRM、HIS、OA 等已有系统与数据库，在授权边界内读取业务上下文，Agent 决策有据、动作可执行。
统一智能化业务入口
一个对话入口覆盖检索、分析、撰写与执行，员工无需在多系统间切换，复杂任务自动编排调用后端能力。
盘活数据资产
把分散在报表、文档与接口中的沉睡数据变成可问答、可分析、可交付的成果，持续沉淀为 Skills 与团队记忆。
L3智能能力层
沙箱与可交付物
Python/R 分析、绘图与文档生成在同一隔离环境完成。
长任务与子智能体
文献检索、数据清洗、写作分 Agent 并行，长链路一次跑通。
Skills 与记忆
实验流程、期刊模板与课题组规范封装复用。
L2集成接入层
统一模型 API 网关
OpenAI 兼容 /chat/completions 接口，100+ 模型统一路由、负载均衡与 Fallback，切换提供商无需改代码。
MCP 工具网关
注册 ERP、CRM、数据库等 MCP 服务；REST 与 JSON-RPC 直连调用企业工具，权限白名单与调用审计同一套管控。
Virtual Key 与配额
按用户/团队发放虚拟密钥，预算、用量与限流集中追踪；Guardrails 在接入层统一拦截敏感调用。
L1业务系统层
文献与知识库系统
对接机构订阅库与内部知识库，检索、综述与引用一站式完成。
实验数据与仪器平台
读取实验原始数据与元数据，分析脚本与图表在沙箱中可复现交付。
项目与基金管理系统
关联课题、经费与进度信息，基金与论文材料自动对齐业务状态。
L5安全与治理
部署方式
实验室私有部署，算力与数据留在机构网络内。
合规与权限
实验数据分级访问，导出与共享策略可管控。
过程可观测
分析步骤、脚本版本与图表来源全程记录。
选型对比
为什么是 灵群
引入 AI 时，组织通常关注两点：数据是否安全可控？是否能接入现有系统并产生实际价值？
| 能力维度 | 个人 AI 助手 | 通用智能体平台 | 灵群 |
|---|---|---|---|
| 科研行业场景内置 | |||
| 数据留在组织内 / 私有化部署 | |||
| 直连已有业务系统与数据接口 | |||
| 多智能体自动协同完成任务 | |||
| 完成部署与数据接入后即可使用 | |||
| 组织知识与流程可沉淀复用 | |||
| 每一步操作可追溯可审计 |
个人 AI 助手
面向个人提效，部分采用公有云服务，组织需结合自身数据安全要求评估适用性。
通用智能体平台
提供搭建智能体的工具与环境，行业场景应用通常需要自行从零构建。
灵群
支持私有化部署与系统对接，面向科研的场景化能力已内置，完成部署与数据接入后即可使用。
落地路径
如何开始
灵群 的落地遵循「从单一业务场景快速验证，再逐步扩展」的路径。
第一步
选择高频单点业务切入
优先选择数据基础较好、业务相对独立、结果可快速验证的单点场景，例如：
- 文献综述与引用
- 实验数据分析
- 伦理审查与 IRB 材料
第二步
在单点场景中形成稳定闭环
在完成初步接入后，通过持续使用优化逻辑，使单一场景形成稳定可用的工作闭环，例如：
- 减少重复整理与人工核对
- 提升分析频率与结果时效
- 会议与汇报可直接使用产出
第三步
逐步扩展至相关业务场景
在单点场景稳定运行后，再逐步扩展到相邻业务，例如：
- 文献综述与引用 → 专利与技术分析
- 实验数据分析 → 学术会议与海报
- 数据分析 → 管理驾驶舱
部署说明（试点阶段）
实验室私有部署，算力与数据留在机构网络内。 实验数据分级访问，导出与共享策略可管控。
价值总结
组织获得的价值
让科研领域已有的数据、知识和业务流程，成为能够持续积累、持续复用、持续演进的 AI 资产。
加速发现
跨库检索与观点归纳，快速形成研究假设与综述框架。
可复现分析
沙箱内执行统计与可视化，脚本与结果一并交付。
成果可交付
论文章节、图表与基金材料结构化输出，减少排版返工。
知识沉淀
科研领域的模板、规范、案例与流程持续积累，可检索、可复用，并在后续应用中不断优化。
安全可控
实验室私有部署，算力与数据留在机构网络内。 实验数据分级访问，导出与共享策略可管控。
全程可审计
分析步骤、脚本版本与图表来源全程记录。
不是替代业务系统，不是替代专业人员，而是让科研组织拥有自己的 AI 工作能力。
准备好为科研场景落地 AI 了吗？
免费试用云端环境，或联系我们规划私有化部署与系统接入方案。