Anthropic 以測試版形式推出了面向科學研究的全新 AI 工作台「Claude Science」[1]。這是一款能在同一環境中完成從文獻調查、資料分析到圖表與稿件撰寫等全部工作的應用程式，它產生的每一份成果都附帶完整的製作紀錄，方便日後驗證與重現。Claude Pro、Max、Team 與 Enterprise 的訂閱使用者自今日起可在 macOS 與 Linux 上使用[1]。它的特點不在於推出新模型，而在於把研究者的實際工作流程本身納入其中[2]。
把分散的研究工具整合到單一環境
在研究現場，工作往往要橫跨數十個資料庫，處理需要專屬流程的檔案格式，並在 PubMed、Jupyter、R、運算叢集終端機等多項工具之間來回切換[1]。Claude Science 把這些零散的工具整合進一個研究環境，讓研究人員能在同一處貫通文獻分析、多步驟分析，以及圖表和稿件的撰寫[1]。
使用者與一個負責統籌全局的通用協調代理互動。這個代理可以運用 60 多項預先針對基因體學、單細胞分析、蛋白質體學、結構生物學、化學資訊學等領域設定好的技能與連接器[1]。它能視需要啟動其他代理，並與使用者自建的專業代理協作。另有一個「審閱」代理負責檢查引用與計算，發現錯誤並加以修正[1]。
可重現的成果與自動管理的運算資源
基於科學研究本質上具有視覺化特性的考量，Claude Science 會把圖表與稿件，連同產生它們的程式碼一併產出[1]。它能原生繪製三維蛋白質結構、基因體瀏覽器軌跡、化學結構式等內容；在產生圖表時，會附上所用的確切程式碼與執行環境、淺顯的說明，以及完整的互動歷程[1]。如此一來，即使數個月後也能掌握輸入內容，方便驗證與重現。當你以淺顯的語言下達「去掉格線」「把座標軸改成對數刻度」之類的指令時，代理會改寫自己的程式碼來修改圖表[1]。
大規模分析所需的運算資源同樣由代理管理[1]。對於蛋白質摺疊計算、針對海量資料的基因體分析這類原本需要設定工作、等待並確認成敗的處理，Claude Science 會先擬定計畫，在連接新資源前徵求許可，再把工作提交到實驗室既有的基礎設施——可以是透過 SSH 連線的自建 HPC 叢集，也可以是隨需運算的 Modal 帳號[1]。分析規模可依需要從單顆 GPU 擴展到數百顆。資料保留在實驗室自己的系統中處理，每一步只把所需的脈絡傳送給 Claude[1]。你還可以在處理途中分岔工作階段，在不失去原有脈絡的情況下比較兩種做法[1]。
開箱即用支援專業領域，並與 NVIDIA 的工具包整合
科學知識分散在數百個專業資訊來源中。以生物學為例，資料散落在 UniProt、PDB、Ensembl、Reactome、ClinVar、ChEMBL、GEO 等各自擁有獨立結構與查詢語言的資源裡[1]。在 Claude Science 中，只要以淺顯的語言提問，專業代理就會橫跨這些資源進行檢索並整合內容[1]。
在生命科學領域，它藉由 NVIDIA 的「BioNeMo Agent Toolkit」直接連接 Evo 2、Boltz-2、OpenFold3 等模型與函式庫[1]。它也能連接研究者已經信賴的模型、資料集與分析流程；任何儲存為可重複使用技能的流程，都會被後續的工作階段自動繼承[1]。
研究現場的應用案例
在數個月的測試期內，研究者已將 Claude Science 用於單細胞 RNA 定序分析、CRISPR 篩選設計、蛋白質結構預測等工作[1]。
設計組織標靶藥物的 Manifold Bio 以 Claude Science 為最新實驗挑選標靶[1]。針對每種組織與標靶，它評估了表面表現量、在體內的運輸情形與安全性，並依據該公司從自有資料中歸納出的標準對候選進行排序。該公司表示，與通用程式設計助理不同，它能端到端地完成從蒐集合適資料到做出判斷的整個過程[1]。
艾倫研究所的神經科學家 Jérôme Lecoq 在 Claude Science 中建構了一套由約 20 個自訂技能組成的體系，用於撰寫長篇綜述論文[1]。下層代理從數千篇論文中擷取核心論點與關鍵的量化發現，存入證據資料庫，再把每個章節交給專門的代理。過去最長需要兩年才能完成的綜述大幅縮短，目前他已完成約 10 篇，其中部分超過 100 頁[1]。
加州大學舊金山分校腦腫瘤中心的副教授、流行病學家 Stephen Francis 把 Claude Science 用於神經膠質瘤的分子流行病學研究，以約為過去十分之一的時間完成了全面分析[1]。其團隊獨立驗證了結果，確認分析兼具速度與穩健性[1]。
提供範圍與研究支援計畫
Claude Science 應用程式面向 Pro、Max、Team 與 Enterprise 各方案，在 macOS 與 Linux 上以測試版提供[1]。Team 與 Enterprise 需要由管理員啟用。Anthropic 還推出了面向學術機構與非營利研究組織在職實驗室的折扣席位方案[1]。
同時，該公司將支援最多 50 個「AI for Science」專案，每個專案提供最高 30,000 美元（約 490 萬日圓）的額度[1]。Modal 也將為入選專案提供最高 2,000 美元（約 32 萬日圓）的運算資源。申請至 2026 年 7 月 15 日截止，將於 7 月 31 日前通知結果，專案預計於 2026 年 9 月 1 日至 12 月 1 日進行[1]。
※1 美元 = 162 日圓（截至 2026 年 6 月 30 日）
總結
Claude Science 並非要推銷一款新模型，而是試圖把研究者每天往返使用的工具與運算資源整合到單一環境，並連同他們的工作流程一併納入其中[2]。它在同一處完成文獻調查、分析以及圖表和稿件撰寫，為成果附上程式碼、執行環境與歷程以確保可重現性，並由審閱代理檢查引用與計算。它與 NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit 及 60 多個專業資料庫的整合，以及使用實驗室自有基礎設施的設計，都展現出深入真實研究的姿態。不過，目前提供僅限於 macOS 與 Linux 的測試版，在各專業領域究竟能用到何種程度，仍有待各實驗室在實際使用中檢驗。
來源:https://www.anthropic.com/news/claude-science-ai-workbench
