Linkbot_Plus 不是一个空泛的"万能 AI"——它面向 8 大核心行业提供深度适配的 AI4S 解决方案。在每个场景中,Agent 都能调动真实的计算工具、专属技能和领域知识,交付可验证的研究成果。
点击每个行业了解 Linkbot_Plus 的具体应用方向、涉及的工具与技能,以及能交付的科研成果类型。

从微分方程建模到数论前沿探索,Linkbot 让数学研究者拥有一个能真正执行符号计算和数值验证的 AI 搭档。不是让 AI"猜"答案,而是让它在本地 Python 环境中一步步推导、求解、验证。
根据物理机理自动建立 ODE/PDE 系统,求解平衡点稳定性、雅可比特征值,一键生成 LaTeX 论文与复现脚本。
10¹⁴ 级大偶数区间高性能筛法遍历,构建 Goldbach Comet 彗星图谱,拟合哈代-李特尔伍德圆法渐近主项。
对非线性动力学系统参数进行全局灵敏度采样,输出后验分布与置信区间。
在临界带内进行高精度零点搜索、对角求和与渐近展开验证。

从因子挖掘到策略回测到投研报告生成,Linkbot 覆盖量化投资研究的完整链路。你的 Alpha 策略和持仓数据绝不会离开你的本地磁盘——这在云端 AI 服务中是不可能做到的。
基于 GP 符号回归自动演化公式化因子,搜索数千种算子组合发现非线性超额因子。
施密特正交化剥离风格因子投影,计算 RankIC、信息比率、多空分层收益率与换手率衰减。
专属 A 股分析 Agent 对接量化数据引擎,输出个股分析、市场研判与热股筛选报告。
期货分析 Agent 对接掘金(GoldMiner)引擎,做商品/金融期货行情研判与基差研究。

Linkbot 拥有行业唯一的生药研发全链路 Agent——从靶点发现到候选化合物筛选到临床试验数据追踪,打通 UniProt、PubChem、ChEMBL、AlphaFold、ADMET 与 ClinicalTrials 六大数据源。
通过 UniProt 检索靶点蛋白序列与功能注释,调用 AlphaFold 预测三维结构,定位关键结合位点与变构口袋。
从 PubChem/ChEMBL 检索活性化合物,进行 ADMET 成药性评估(吸收、分布、代谢、排泄、毒性)。
通过 molecular-docking 技能进行虚拟筛选,评估配体-受体结合亲和力。
自动检索 ClinicalTrials.gov 获取在研临床数据,结合 PubMed 文献构建系统综述报告。

在新型功能材料的设计与表征中,Linkbot Agent 能够自动建立晶格动力学方程、执行应力应变场多尺度仿真、并用特征工程从高维实验数据中提取关键材料描述子。
根据材料结构参数自动建立声子色散关系方程,求解特征频率与热力学性质。
通过 MCP 协议接入 COMSOL/ABAQUS 等专业软件,驱动自动化参数扫描与结果后处理。
从 XRD、SEM、力学测试等多模态数据自动衍生非线性交叉特征,筛选最具预测力的材料描述子。

轨道力学、姿态控制与推进系统优化中充斥着高度非线性的微分方程与多目标优化问题。Linkbot 让这些计算不再依赖手写 Matlab 脚本,而是由 Agent 全程驱动。
自动建立包含J₂摄动、大气阻力与太阳辐射压的轨道动力学方程,数值积分预测长期演化趋势。
建立欧拉旋转方程与反馈控制律,对控制参数进行蒙特卡洛鲁棒性扫描。
通过遗传算法/粒子群优化在推力、比冲、质量比构成的 Pareto 前沿上搜索最优设计。

从催化反应机理到化工流程优化,Linkbot 帮助化学工程师将复杂的反应动力学方程自动化求解,同时用特征工程从海量工艺数据中发现关键控制因子。
自动建立 Langmuir-Hinshelwood / Eley-Rideal 机理方程,拟合活化能与频率因子,评估不同温度/压力下的转化率。
通过 MCP 接入 Aspen Plus / CHEMCAD 等专业软件,自动执行参数扫描与灵敏度分析。
从充放电曲线、EIS 阻抗谱等数据自动提取特征,预测循环寿命与容量衰减趋势。

气候建模、地震波反演与环境监测中涉及超大规模时空数据和复杂偏微分方程系统。Linkbot 能帮你自动化建模、特征提取与预测。
建立简化的大气-海洋耦合微分方程,执行长期气候情景模拟与灵敏度分析。
基于波动方程反演地下速度结构,用特征工程从地震记录中提取结构响应特征。
对 PM2.5、水质、土壤重金属等多源环境监测数据做时空插值与异常检测。

现代科研越来越跨学科——物理学家需要了解机器学习,生物学家需要懂量化分析。Linkbot 的双轨认知引擎帮你在数千篇文献之间建立精准的概念关联网络,成为真正的跨学科研究基础设施。
自动从文献中提取实体与关系,通过 [[wikilink]] 构建双向关联拓扑,支持概念溯源与跨学科推理。
深度研究 Agent 自动搜索 · 筛选 · 组织来自多个学科的高质量文献,生成结构化综述报告。
每次实验记录通过认知引擎自动入库,与既有知识形成关联。Self-Review 钩子确保没有概念冲突。
整个知识库可作为文件夹整体迁移或共享,新成员通过向量语义搜索快速获取团队历史研究脉络。
实验数据、量化因子、基因序列、未发表论文全部在你的硬盘上。云端 AI 做不到。
不是 AI"编"的答案,而是本地 Python/SymPy/SciPy 跑出来的结果,附带完整代码和数据。
通过 MCP 协议可接入 Mathematica、COMSOL、Aspen Plus、R 等你已有的专业软件。
三层记忆系统让 Agent 积累你的研究偏好、术语习惯和历史结论,持续优化协作效率。