Audax V-Lab：AI 驱动的科研虚拟实验室
围绕研究目标搭一个虚拟实验室：经费、工具、团队和 AI 智能体一站配齐。智能体出方案、做分析，你来拍板。干实验、湿实验都能用。
目标驱动
先定义成功，再开始实验
每个 V-Lab 都从一个研究目标和可量化的验收标准出发，再把需要的经费、工具、PI、团队和智能体配齐。
- 指标 + 目标值 + 截止日期，进展一目了然
- 试剂、仪器、算力、大模型调用分项做预算
- 已有文献、数据和实验方案一键归档
AI 组会
每一轮开始前，先开一场 AI 组会
专家智能体各自出方案，评审智能体专门挑毛病，PI 智能体汇总成下一轮计划。采不采纳，你说了算。
- 智能体会读完目标、资料和历史每一轮记录
- 完整组会纪要，谁说了什么都可追溯
- 人不点头，任何方案都不会执行
湿实验
拿到就能上手的实验方案
智能体把计划写成分步骤的操作方案，你和团队在实验台上执行，结果如实回填，失败数据同样有价值。
- 方案可直接打印，用量、条件、对照组写清楚
- 涉及危险操作的轮次，必须 PI 确认安全才能开始
- 实验员在线录入观察、测量数据和附件
干实验
计算实验，结果自动解读
建模、仿真、数据分析都按轮次推进。把结果填进来，智能体会对照成功判据给出分析和下一步建议。
- 测量数据带单位和误差，口径统一
- 智能体分析并给出达成 / 部分达成 / 未达成的建议
- 下一步建议直接带入下一轮方案
迭代效率
实验室跑得多快，数据说话
每一轮都走完「假设 → 设计 → 执行 → 记录 → 分析」的闭环，系统自动统计，瓶颈在哪一眼就能看出来。
- 每轮周期自动计时
- 跨轮次成功率统计
- AI 起草轮次占比
团队与资源
人来决策，AI 来提效
PI 负责定方向、做决策。通过邮箱邀请顾问、实验员和评审人加入，经费花了多少随时能看到。
- PI、顾问、实验员、评审人四种角色，权限清晰
- 公开的 V-Lab 可以接受外部申请
- 按类别对比预算与实际支出