2026 年 6 月 30 日，Anthropic 在一场面向制药高管、生物科技创始人和研究人员的活动上，发布了继 Claude Code 之后的又一款重量级垂直产品——Claude Science，一个专为科研工作打造的 AI 工作台。本文基于官方公告梳理其核心能力。
要解决的问题：科研工作的碎片化
官方公告直接点出了科研人员的痛点：
Researchers must work across dozens of databases, each with their own schema, contend with file formats that require bespoke data pipelines and viewers, and transition between a roster of tools: PubMed, Jupyter, R, a cluster terminal, and more.
研究人员的日常，是在几十个各自有独立 Schema 的数据库之间切换，在需要专门数据管道和查看器的各种文件格式之间腾挪，还要在 PubMed、Jupyter、R、集群终端等一堆工具之间反复横跳。Claude Science 的目标就是把这些碎片化的工具统一到一个研究环境里。
核心能力一：贯穿全流程的研究助手
Claude Science 帮你分析文献、执行多步骤研究、产出详细的研究产物（figure、manuscript），并支持迭代打磨图表和稿件直到可以发表。每一个输出都携带可审计的生成历史，让你可以验证和复现结果。
使用方式类似 Jupyter Notebook——本地 macOS/Linux、远程 SSH，或者 HPC 登录节点，都能直接接入使用。
核心能力二：一个协调 Agent + 60+ 专业技能
用户面对的是一个通才型协调 Agent，它预置了超过 60 个针对基因组学、单细胞分析、蛋白质组学、结构生物学、化学信息学等领域精心策划的技能和连接器。这个协调 Agent 还能生成其他子 Agent，也能调用用户自建的专业 Agent。
同时还有一个独立的审核 Agent（Reviewer Agent），专门检查引用和计算，标记并纠正错误——这是保证科研产出可信度的关键一环。
核心能力三：原生渲染科学产物，全程可复现
科研工作本质上是高度视觉化的，Claude Science 在生成图表和稿件的同时，同步保留生成它们的代码。它能原生渲染：
- 3D 蛋白质结构
- 基因组浏览器轨道（genome browser tracks）
- 化学结构
生成一张图表时，Claude Science 会附带三样东西：
1. 生成该图表的确切代码和环境
2. 一段大白话描述——图表是如何做出来的
3. 完整的对话消息历史
这意味着几个月后你依然能理解当初的输入是什么，从而验证和复现工作。你甚至可以直接用大白话让它修图——比如「去掉网格线」「把坐标轴改成对数刻度」，Agent 会自己去改底层代码。
核心能力四：自动管理算力，按需伸缩
大型分析任务（比如折叠一个蛋白质结构，或者在海量数据集上跑基因组学流水线）通常需要研究者自己去搭建计算任务、等待集群调度、检查成功或失败、再把结果拉回来。Claude Science 把这整个流程接管了：
1. 起草计算任务方案
2. 在触及新资源前先询问你
3. 让你审阅或撤销任何决策
4. 才会正式向计算资源提交任务
（你自己实验室的 HPC 集群 SSH，或 Modal 账户的按需算力）
5. 根据需要从单张 GPU 弹性伸缩到数百张
由于 Agent 工作在一个持续保持上下文在内存中的会话里，即便是海量数据集也只需加载一次。运行环境就是你实验室自己的基础设施（笔记本、Linux 主机、HPC 登录节点），大型或敏感数据集永远不需要离开它们原本所在的系统，每一步分析只把必要的上下文发送给 Claude。管道运行过程中，审核 Agent 全程检查输出，标记错误引用、无法追溯的数字、和底层代码对不上的图表，并自我纠正。你还可以在任意时间点分叉（fork）会话，在不丢失原始线程的情况下对比两种不同方案。
核心能力五：开箱即用的领域知识
科学知识分散在数百个专业来源中——以生物学为例，相关数据可能散落在 UniProt、PDB、Ensembl、Reactome、ClinVar、ChEMBL、GEO 等各有各的 Schema 和查询语言的数据库中，还有期刊、预印本服务器和领域专用模型。Claude Science 已经预配置好了基因组学、单细胞分析、蛋白质组学、化学信息学等领域，背后连接了 60 多个科学数据库。
可用性
Claude Science 目前已面向 Claude Pro、Max、Team 和 Enterprise 用户开放公测，Anthropic 表示会根据用户反馈持续打磨这一平台。
战略意义
《MIT Technology Review》在报道中将 Claude Science 称为 Anthropic 继 Claude Code 之后的又一款旗舰产品——这标志着公司在「AI for Science」赛道上正在加大投入，延续了此前布局生命科学领域的动作（MCP 连接、技能库、行业合作伙伴关系）。对科研人员来说，这可能是第一次有一个统一环境，能同时覆盖「文献调研 → 数据分析 → 算力调度 → 图表产出 → 引用核查」的完整科研工作流。
总结
Claude Science 延续了 Claude Code「把碎片化工具统一到一个 Agent 驱动环境」的产品哲学，只不过这次瞄准的是科研人员而非程序员。审核 Agent 自动核查引用和计算、全流程可审计可复现、算力按需自动伸缩，这几个设计对科研场景而言都是切中要害的。如果你的工作涉及基因组学、蛋白质组学等数据密集型科研领域，现在已经可以作为 Pro/Max/Team/Enterprise 用户直接申请体验公测版本。
来源：Claude Science, an AI workbench for scientists — Anthropic 官方公告