人工智能驱动科学研究"AI for Science"（AI4S）正重塑科研范式。科研智能体（Agent）通过结构化认知流程，实现任务自动执行与专家经验复用。
为助力师生把握前沿技术机遇，提升科研创新效率，上外图书馆特别引入《玻尔科研赋能课程》系列。该课程旨在降低技术门槛，引导科研人员从“工具使用者”向“智能体构建者”转型。
特别提醒：系列课程首期讲座将于3月12日（本周四）线上开讲。
课程体系
该课程通过三大专题构建完整的学习路径，引导学员实现从认知科研智能体，到掌构建稳定的人机协作模式。
专题一
AI4S智能体构建与开发逻辑
专题二
科学智能体加速科学发现
专题三
AI4S科研新范式实践
该板块的升级方向，不再仅仅讲“怎么用”，而是引导用户构建稳定的人机协作结构，让科研者将精力聚焦于高价值判断与创新环节！敬请期待！
激励机制和督学
01
三级进阶激励
◆
课程优秀学员：完成80%课时作业，获官方结课证书。
◆
产品星推官：参与内测任务，优先体验SciMaster新功能，直连产品团队反馈建议。
◆
AI4S种子用户：开发高价值智能体，入选案例共创计划，收录至实践集并受邀分享，助力建立个人影响力。
02
督学体系
全程伴学支持：实行“社群督学+在线答疑+导师实操+产品互动”四位一体服务，从进度督促、疑惑解答到落地指导，确保学员学有所成。
3月12日第一节课程
本次课程邀请同济大学物理科学与工程学院博士林杭老师，带来《Agent没你想的那么难：让科研经验变成可复用智能体》，帮助你对智能体进行初步“去神秘化”。
讲师信息
林杭：同济大学物理科学与工程学院博士生，研究兴趣为AI for complex system、Agent for Science，OptMaster项目负责人。
课程主要内容
1.Chatbot到Agent的能力演进及科研应用场景
2.智能体核心组成模块：Prompt、Tool + MCP + Skill、Memory
3.智能体三种类型概览及小型Demo实践
这一节课不仅帮助学员建立智能体的认知框架，也为后续深入探索科研智能体能力打下坚实基础，让学习与实践紧密衔接。
课程时间
3月12日（本周四 ）19:00
参与方式
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请联系我们，一经查实，本站将立刻删除。
如需转载请保留出处：https://51itzy.com/kjqy/229893.html