6
0
2026化学AI智能体、大模型平台都有哪些？最推荐哪些？
2025年至2026年，AI for Science 浪潮全面席卷化学领域，在药物发现、材料合成、聚合物设计等方向，化学 AI Agent（智能体）技术已从实验室里的概念验证，快速迈入产业落地阶段，对应化学细分领域的AI Agent 驱动的平台也在快速涌现，形成百花齐放的局面。
推荐指数：
详细信息
2026化学AI智能体、大模型平台都有哪些？最推荐哪些？
2025年至2026年，AI for Science 浪潮全面席卷化学领域，在药物发现、材料合成、聚合物设计等方向，化学 AI Agent（智能体）技术已从实验室里的概念验证，快速迈入产业落地阶段，对应化学细分领域的AI Agent 驱动的平台也在快速涌现，形成百花齐放的局面。
相信很多同行也都发现了，大家今年都在谈论AI，因为大家真的开始在日常研发中使用它们了，所以笔者将系统梳理当前主流的一些化学 AI Agent 开发平台，例如一些通过整合大语言模型（LLM）、化学信息学工具、量子化学计算引擎与自动化流程，实现分子设计、反应预测、合成路线规划、材料模拟等任务的智能化与自动化，根据功能、易用性、开源生态与落地能力做一点知识分享。
在分享之前，先自我介绍一下，个人主要是专注在人工智能+化学，在国内也算是在AI化学领域做的比较早，也深耕了十几年，目前整个的这个逆合成路线设计已经比较成熟了，就确实能够把化学专家在做这个工作的时间效率上可能提高5到10倍，甚至能给到他们更好的思路来减少他们整个合成的工作量，还包括我做的像杂质预测，这些都是平常比较耗人工，比较耗人精力的一些事儿。现在有了AI 智能体，他们的效率确实能够有非常明显的提升。还有，我现在还有跟自动化做一些结合，就是化学合成。如果说我们能够从合成到后面的自动化检测，用一个流水线式的这种自动化工作站一站式完成，当然还在不停的迭代，包括还会针对一些细分领域，比如说载体化学，比如糖化学等等，说这么多是想告诉大家化学AI Agent相关平台技术真的值得大家去深入研究，下面开始进入正题（一共14个平台）。
一、MolAid
开发团队：摩熵数科
核心能力：MolAid（摩熵化学）面向开发者、科研机构及企业的AI Agent开放平台，拥有30亿+生化分子数据，提供化合物、蛋白、核酸等生物分子数据，其中化学，1.8亿+物质信息、8000W+反应数据，集成20类标准API接口数据，包含化学专利、谱图、晶体、分子性质等等，支持分子结构生成、分子性质预测、合成路线设计、文献检索、谱图预测与结果解析等化学信息学大模型的训练，分析全球已公开的化学反应数据，自动推理出更具成本效益或环境友好的替代工艺。
二、MOSAIC
开发团队：耶鲁大学与勃林格殷格翰
核心能力：由耶鲁大学与勃林格殷格翰联合开发的模块化化学合成AI系统，专精于复杂分子的逆向合成分析。摒弃了单一的超大模型，将约100万条反应记录划分为2000多个子集，训练出对应不同化学转化组合的轻量级模型。 提出的分步合成指令详细到可直接供自动化系统执行，在盲测中成功合成了35种具有潜在药用价值的复杂分子，无需人工额外调整。代码完全开源，允许全球化学界在其基础上针对特定反应类型（如金属有机催化、光催化）继续微调和扩展。
三、AIMATX
开发团队：Yaghi教授团与初创公司 Molecule.one
核心能力：诺贝尔化学奖得主 Omar Yaghi 团队基于ChatGPT构建了七个具有专业角色的AI Agent，组成虚拟科研团队，通过多个AI智能体协同完成从分子设计、实验优化到材料应用的全链条创新，可自动化完成共价有机框架（COF）的文献检索、合成、结构分析和优化。在基准材料上实现结晶度 350% 的提升，并能独立自动化实验合成全新 COF。
四、El Agente
开发团队：多伦多大学 Alán Aspuru-Guzik 实验室
核心能力：基于分层记忆架构的多智能体系统，可动态生成并执行量子化学工作流，支持几何优化、电子结构分析、热化学性质评估等任务。在基准测试中平均成功率超过 87%，具备自适应错误处理和现场调试能力。可提取 Agent 的动作轨迹并导出为代码，既服务非专家，也支持专家进行精细化工作流设计。
五、Aitomia
开发团队：厦门大学团队
核心能力：开发的机器学习驱动型化学 Agent 平台，覆盖化学计算全流程（任务设置、模拟执行、结果分析），支持能量计算、几何优化、分子动力学、热化学、反应与光谱模拟；底层采用量子力学数据训练的机器学习模型，速度较传统 DFT 提升 10–100 倍，精度接近量子力学水平。支持自定义模型训练与工具集成，适用于高通量分子筛选、反应机理研究、工业催化研发。
六、ChemGraph
开发团队：阿贡国家实验室
核心能力：无缝衔接分子模拟全流程，支持单点能计算、几何优化、振动分析、热化学计算、分子动力学模拟；集成图神经网络（GNN）与 LLM，可自然语言驱动任务拆解与工具链调用。支持Python+PyTorch，支持 GPT-4o、Claude、Qwen2.5 等主流 LLM，兼容 DFT、机器学习力场、紧束缚方法等计算引擎。适用催化材料、储能材料、药物分子的高精度模拟与自动化计算。
七、IBM RXN for Chemistry
开发团队：多位在人工智能与化学交叉领域科学家组成。
核心能力：基于数百万化学反应数据训练，提供云端反应结果预测和自动逆合成规划，并与 RoboRXN 自动化合成执行系统集成。设有免费基础版和企业级 API。其中免费开放的基础功能，特别适合学生、教育机构及资源有限的实验室使用，可帮助学生理解逆合成逻辑与反应规则，增强实践能力。
八、Schrödinger Agentic AI Suite
开发团队：薛定谔
核心能力：将传统的 FEP+（自由能微扰）、分子对接、药效团模型 等计算模块封装为可被智能体调用的工具，允许AI根据任务目标自主选择并组合使用，完成如先导化合物优化等复杂任务。多个AI智能体协同工作，可自主执行完整药物发现链条，提升研发效率。
九、Molecule.one：AI 逆合成规划
开发团队：波兰的科技公司 Molecule One
核心能力：Molecule.one一家专注于AI驱动化学合成自动化的科技公司，其核心产品是一个名为 Maria™ 的高通量机器人合成平台，结合AI模型（如AIM1 RetroScore）实现化学agent式的自主决策与实验执行。支持基于客户专属的高通量实验（HTE）数据训练定制AI模型，帮助药企攻克特定反应类型的合成瓶颈，如杂环构建、手性控制等。
十、AI plus Polymers
开发团队：华东理工大学
核心能力：中国首个聚合物智能研发平台，平台积累了超 760 万条高分子专业数据，将特定性能新材料的研发效率提升百倍、时间从年缩短至天。
十一、RiDYMO
开发团队：深势科技
核心能力：Agent 具备自主评估、路线规划与工具串联能力，通过标准化 MCP 接口调度自研计算工具。其MolTx 可在 2 天内完成超 2 千万次分子对接和超 5,000 次自由能计算，在 USP1 示例项目中，两周内完成 50 个分子推荐、22 个合成、14 个活性阳性分子，而传统流程需 2–3 个月。
十二、ChemCrow
开发团队：洛桑联邦理工学院与罗切斯特大学
核心能力：集成18种专业化学工具，覆盖有机合成、药物发现与材料设计，基于GPT-4构建，通过工具调用实现低幻觉、高准确性的化学推理，可自主规划并执行化学反应，如成功合成昆虫 repellent和新型 chromophore。
十三、ScienceClaw
开发团队：MoleculeMind 与 Zaoqu-Liu
核心能力：平台内置超过3000+顶级科研工具，包括AlphaFold、ESMfold等蛋白质结构预测工具，覆盖生物、化学、材料、工程等8大学科场景，支持用户通过自然语言指令调用复杂工具流程。区别于传统黑箱模型，ScienceClaw具备全链路执行透明性，每一步操作（如文献检索、数据计算、工具调用）均可追溯与审计，确保科研过程可复现。
十四、Mstack Chemstack AI
开发团队：初创公司 Mstack
核心能力：基于自研的Transformer模型构建AI平台，专用于识别非专利保护化学品的新型合成路径，能够分析全球已公开的化学反应数据，自动推理出更具成本效益或环境友好的替代工艺
随机推荐