Benchling在Benchtalk 2026上发布Science Foundries，让成组AI智能体与科学家并肩跑完整研发工作流，而非只把单一步骤提速。以重组蛋白铸造厂为例，一个智能体起草克隆设计，另一个向CRO下单并调用Benchling Automation驱动仪器，分析智能体撰写报告，科学家在每个关键决策处签字确认。该产品目前处于客户预览阶段，公司同时在与客户共建靶点验证、筛选、方法开发和生物制品生产等方向的铸造厂。
Benchling发布Science Foundries，让科学家与AI智能体按同一份科学数据和上下文分工，端到端运行蛋白质生产、先导化合物优化或工艺改进等流程。使用者先选定流程或目标，再规定哪些步骤由智能体执行、哪些节点需要科学家批准，智能体随后执行与监控工作、协调交接并把关键决策交回科学家。在高通量抗体案例中，设计、克隆、实验室和分析四类智能体分别对接模型、CRO、实验自动化与训练数据，使深夜完成的检测结果在科学家上班前已得到分析。
Benchling推出Model Hub，让科学家在Benchling内部发现、运行并追踪科学AI模型，每次预测的输入、模型版本和时间戳都回连到研发记录。此前运行一个模型要等DevOps搭好基础设施，结果落在共享盘里与产生它的序列脱节。该中心目前收录AlphaFold 2、Chai-1、Boltz-2、OpenFold 2、OpenFold 3、Protenix等结构预测模型，以及Lilly TuneLab、Inductive Bio和开源DeepSP等性质预测模型，并支持批量预测与v3 alpha API。
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