Deep Principle
NexusAi 摘要： Agent Mira 是一個代理式 AI 科學家平台，整合濕實驗室資料、模擬與預測模型，加速材料探索、提升可重現性，並縮短研發團隊與工業開發者從研發到量產的時間。
NexusAi 概覽
實際使用時，研究人員以自然語言描述目標，Mira 便會將其拆解為代理式工作流程。各個代理會安排模擬、提出候選方案、啟動實驗，並根據結果更新模型。這種閉環流程減少人工交接，將迭代週期從數月縮短至數週，同時保留科學研究所需的掌控力。
核心功能
此平台適合材料科學家、計算化學家，以及希望加速探索或降低實驗風險的工業研究實驗室研發團隊。理想使用者具備領域專業知識與既有實驗室設施，並希望從依賴直覺的反覆試驗，轉向以資料驅動、可重現且可擴展候選探索範圍的流程，同時不犧牲科學嚴謹性。
- 自動將研究目標拆解為協同執行的實驗與模擬任務。
- 運用條件式生成模型，大量產生具多元化學組成的候選方案。
- 協調具適應性的篩選流程，並持續從實驗結果中學習。
- 整合實驗室自動化設備與儀器 API，實現大規模的實際驗證。
- 維護模擬、模型與實驗紀錄的來源資訊及可重現性。
實際效益
適用對象
部署流程從取得 API 存取權限，以及評估現有資料與儀器設備開始。使用者可設定儀器與模擬後端、連接資料儲存庫，並登錄實驗流程。文件與 SDK 提供代理範本及整合介面範例；研究人員也可透過使用者介面以自然語言設定任務，並逐步檢視實驗結果。試點專案通常先進行範圍受限的篩選，再隨著模型與回饋趨於穩定，逐步擴大候選探索範圍，為擴大生產做好準備。
NexusAi: Agent Mira 串聯預測模型與實際實驗，讓團隊加快創新，同時維持研究結果的可重現性。
開始使用
Agent Mira 專注於預測與測量交會之處創造價值：擴大候選方案的生成規模，同時確保實驗能確實執行並保留可追溯紀錄。其特色包括協調多種工具的代理式工作流程、用於驗證的實驗室整合，以及以可重現性和產業應用就緒度為優先的設計，而非僅提供黑箱評分。
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Deep Principle
Deep Principle 開發 Agent Mira，這是一個專注於加速材料創新的代理式 AI 科學家平台。公司結合深度學習、模擬整合與實驗室自動化，協助研發團隊更可靠、更快速地將假設轉化為經驗證的材料。
Agent Mira 結合生成式模型、代理式協調與高通量實驗室整合，讓假設更快轉化為經驗證的材料。平台透過自然語言規劃層串聯實驗流程、模擬引擎與預測模型，將複雜目標拆解為彼此協同的任務。Mira 會根據實驗回饋持續學習，優先安排具適應性的篩選，減少無效反覆試驗，並找出可重現的研究方向。其架構可嵌入既有流程、支援儀器 API，並能從構想發展到試驗驗證，提升材料團隊的預測準確度與實際產出效率。
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