浙江大学信息与电子工程学院的研究团队于7月15日公布了名为“求是引擎”的科学发现系统。这款系统是中国首个能够进行千步级长程科研推理，并能自主规划和持续推进全流程科研工作的AI系统，为前沿科学探索提供了新的技术支持。
相较于目前多作为文献查阅和代码编写辅助工具的现有大模型科研系统，“求是引擎”的核心优势在于其“长程自主科研能力”。用户只需提供一个研究方向或目标，系统便能模仿科研人员的模式，层层分解科学问题，并在不断试错、修正和验证的过程中，实现长达千步的科研推理和研究推进。
“求是引擎”采用了多智能体协同的架构，内部包含研究规划、方法构建、任务执行、结果分析以及风险质疑等多个模块，其运作方式与真实科研团队的工作流程高度契合。
在一个真实的光学实验平台上进行的验证测试中，研究人员仅输入一个开放性的研究目标，“求是引擎”便自主连续工作了十多个小时，完成了文献检索、理论分析、实验方案设计、程序编写、数据分析以及结果判定等一系列科研活动。经过多轮的失败尝试和迭代式修正，该系统最终产出了多项原创性的科研成果。相比之下，如果由科研人员独立完成同等工作量，通常需要数周甚至数月的时间。
“求是引擎”的开发者、浙江大学信息与电子工程学院研究员杨怡豪指出，“求是引擎”已经超越了单纯的科研辅助工具的范畴，更像是一种新型的自主研究工具。
中国工程院院士、人工智能专家潘云鹤评论道，当前全球科技竞争的焦点已从“谁拥有更强大的大模型”转移到“谁能利用大模型在实际场景中有效解决复杂问题”，而科学研究正是其中一个至关重要的领域。
目前，“求是引擎”已在物理学、光学、生命医学和数学等十多个学科领域展开自主研究。例如，该系统针对计算物理领域一个困扰了数十年的基础难题提出了创新的理论方法；在光谱学领域构建了新的理论框架；在光计算领域发现了全新的光计算机制。未来，该系统计划扩展至材料科学、量子科学、生物医学等更多领域，有望成为未来科研体系中的一项关键基础设施。
