Resumen:La integración de modelos de lenguaje grande (LLM) en las ciencias biológicas ha catalizado el desarrollo de los “científicos de IA”. Sin embargo, traducir estas capacidades teóricas en entornos de investigación listos para su implementación expone profundas vulnerabilidades infraestructurales. Los marcos actuales se ven obstaculizados por frágiles protocolos de llamada de herramientas basados en JSON, entornos de pruebas de ejecución que se interrumpen fácilmente y que pierden resultados gráficos e interfaces conversacionales rígidas, intrínsecamente inadecuadas para investigaciones científicas de alta dimensión. esta URL http presenta BloClaw, un sistema operativo unificado y multimodal diseñado para la Inteligencia Artificial para la Ciencia (AI4S). BloClaw reconstruye el paradigma de interacción agente-computadora (ACI) a través de tres innovaciones arquitectónicas: (1) un protocolo de enrutamiento de doble vía XML-Regex que elimina estadísticamente las fallas de serialización (tasa de error del 0,2 % frente al 17,6 % en JSON); (2) Un entorno de pruebas de intercepción de estado en tiempo de ejecución que utiliza parches de mono de Python para capturar y compilar de forma autónoma visualizaciones de datos dinámicos (Plotly/Matplotlib), eludiendo las políticas CORS del navegador; y (3) una interfaz de usuario de ventana gráfica dinámica basada en estados que se transforma perfectamente entre una plataforma de comando minimalista y un motor de renderizado espacial interactivo. Comparamos exhaustivamente BloClaw en quimioinformática (RDKit), plegamiento de proteínas 3D de novo mediante ESMFold, acoplamiento molecular y generación autónoma de recuperación aumentada (RAG), estableciendo un paradigma altamente robusto y autoevolutivo para asistentes de investigación computacional. El repositorio de código abierto está disponible en esta URL https.
Publicado originalmente en export.arxiv.org el 1 de abril de 2026.
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