神秘Agent，抢占科研AGI高地

【导读】梯度回音科研智能体Ligase登顶ResearchClawBench

中国基金报记者 闻言

近日，端到端自主科研智能体评测基准ResearchClawBench更新Leaderboard榜单，上海梯度回音智能科技有限公司（以下简称梯度回音）自研的端到端自主科研智能体Ligase综合排名全球第一。

本次参评队伍汇集海内外主流科研智能体。Leaderboard榜单显示，Ligase的综合得分领先浙大求是引擎Qiushi Engine，并优于OpenAI Codex CLI、Anthropic Claude Code等海外AI大厂的原生智能体。

“AI自主科研是支撑下一代硬科技创新的关键基础设施。”一位行业人士表示，Ligase登顶国际权威榜单，体现出中国团队在自主科研Agent（智能体）赛道的技术进展，有望赋能国内产学研协同创新，推动AI与基础科学、产业研发深度融合。

据悉，梯度回音正在重点推动Ligase在生物医药科研场景中的落地，围绕药物研发中的文献与证据整合、实验方案分析、蛋白与分子研究等环节推进产品验证。

AI for Science领域迎来神秘Agent

随着大型数据集的可获得性不断提高、算法技术不断更新，以及计算能力不断增强，AI正成为科学领域研究者广泛使用的工具，也让外界开始关注AI for Science（科学智能）领域。

ResearchClawBench榜单聚焦端到端自主科研智能体能力评测，是当前AI for Science领域具备参考价值的公开评测体系之一。

ResearchClawBench榜单的评测基准要求，AI只依靠原始数据与参考文献，复现乃至超越人类已发表的科研成果，并完整复现文献调研、实验设计、数据分析、科研产出全链路，是检验AI端到端独立科研能力的“试金石”。

目前，ResearchClawBench榜单设置天文、化学、地学、能源、信息、生命、材料、数学、神经科学、物理等十大基础学科的真实科研任务，考核AI独立完成文献调研、实验方案设计、仿真计算、数据分析、论文结论复现的完整闭环能力。

ResearchClawBench榜单显示，Ligase不仅综合得分排名第一，而且在信息学科分项的测试中取得40.1分，成为该细分赛道的全场最高分，并在天文、地学、能源等方向展现出稳定实力。

技术对比可见，采用相同基座大模型的竞品方案综合得分均低于Ligase，体现出梯度回音自研的智能体工作流编排、实验迭代、自我校验闭环体系在复杂科研任务中的差异化能力。

梯度回音相关负责人表示，Ligase定位科研智能体，当前重点面向生物医药研发场景落地，面向科研院所、硬科技企业提供自动化科研辅助能力。在生物医药科研中，Ligase可围绕同一研究目标协同处理论文、实验记录、蛋白结构、分子数据等科研信息，并按需调用结构预测、分子计算等专业工具，辅助完成证据整理、方案推演与结果复核。同时，其能力也可延伸至新材料研发、能源建模、计算天文等场景。

编程智能体成绩验证底层协同能力多智能体底层框架技术阶段性突破

除了在AI for Science自主科研赛道取得重要进展，梯度回音此前研发的WeCode编程智能体，也在SWE-bench Verified、SWE-bench Pro等软件工程评测中取得榜首成绩，并在Terminal-Bench 2.0中以88.09%的正确率排名全球第二、中国第一。

软件工程与科学研究的任务对象不同，但都要求智能体在长流程任务中持续理解上下文、调用工具、处理反馈并修正行动。不同场景中的评测结果，为梯度回音底层多智能体协同技术路线提供了跨任务验证。

一位行业分析师表示，梯度回音接连取得的成绩，标志着中国的多智能体底层框架技术实现阶段性突破，有望推动AI深度融入实体经济研发环节。

群体协同、长期记忆、互联互通是下一代AI的核心命题，但目前市面上的绝大多数多智能体方案依赖预设任务树、中心化调度、固定分工，人工编排协作成本随着智能体数量呈现指数级上升趋势，难以适配千变万化的真实复杂任务。

梯度回音核心原创的GEAR（Group-based Emergent Agent Reasoning）技术底座，可基于群组的涌现式智能体推理架构，跳出静态编排范式，打造动态稀疏协作网络。

按照梯度回音的技术方案，系统可根据任务实时状态，自主选择协作对象、动态建立通信链路、调整协作结构，智能体之间直接交互高价值信息，规避无效开销，大幅提升复杂任务完成质量。

基于GEAR技术底座打造的Cadence平台，可以实现智能体身份、长期记忆、专业技能持久存续，让AI从一次性工具进化成能够持续学习、长期协同的“AI虚拟团队”。

在生物医药科研场景中，基于Cadence的Ligase科研智能体还可连接论文、实验记录、蛋白结构、分子数据、专业数据库与科研工具，为多个智能体围绕同一科研目标协同提供统一的研究上下文，并沉淀企业长期科研记忆。

梯度回音成立于2026年1月，汇聚了来自同济大学、斯坦福、哥伦比亚大学、普渡大学等知名高校的硕博人才，构建了“高校教授+青年技术骨干+产业投资人”的团队配置。

梯度回音的首席科学家康琦是同济大学、自主智能无人系统全国重点实验室教授、博导，斯坦福Top2%顶尖科学家，手握百余篇顶刊论文、40余项发明专利；技术负责人王孟晋为同济大学计算机“满绩”人才，揽获多项国家级AI学科竞赛一等奖；核心成员深耕多智能体、强化学习、时空建模、工业优化、自动化科研等方向。

梯度回音的天使轮融资由北交联合集团领投，多家产业方及专业投资机构参与，包括生物医药龙头荣昌生物、泰格医药，能源化工龙头宝丰实控人、泰和新材，以及优山资本等。

目前，梯度回音的团队深入企业一线，重点围绕生物医药研发，并同步覆盖工业、金融等高价值复杂业务，依托Cadence平台完成标杆项目落地，其中，荣昌生物、宝丰等项目已经进入客户验证阶段，交付私有化版本与标准化产品，收获真实业务场景数据。

梯度回音的中期目标是持续推进底层技术迭代，提升多智能体协同、长期记忆与专业工具调用能力；围绕生物医药等高价值研发场景沉淀行业标准化产品，封装行业模板、工具流，降低项目交付成本；持续引进人工智能、生物医药等交叉领域人才，壮大科研团队；长期开放SDK与API，吸纳第三方模型、工具与合作伙伴，形成技术、人才、产业应用正向循环。

编辑：黄梅

校对：纪元

制作：鹿米

审核：陈墨

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