减少实验次数！鹰谷贝叶斯优化智能体：小白都能用，告别学了就忘

对于大多数科研工作者而言，每一次实验都意味着巨大的投入：配方调试、工艺参数优化......不仅耗时耗力，更让研发成本居高不下。尤其是影响因素众多时，传统实验设计方法需要测试大量参数组合，实验次数动辄成百上千次，盲目试错导致实验周期漫长、成本高昂。

贝叶斯优化智能体——它正重新定义实验方式，用AI智能算法替代盲目试错，帮助你在有限实验次数内快速定位最优解。

什么是贝叶斯优化？

贝叶斯优化（Bayesian Optimization），就像是一个聪明的“配方调制助手”，它能根据你每次实验的结果，自动学习并推荐下一个最值得尝试的配方组合，帮你用最少的实验次数，快速找到最佳配方。

举个例子：假设你有10种咖啡豆、10种矿泉水，想调出一杯最佳口感的咖啡，如果全组合测试，需要做100次实验。如果再加10种温度为参数，实验次数就会飙升到1000次。而贝叶斯优化能够根据仅有的几组实验数据，智能推荐下一步最该尝试哪些参数，可能只需十几次实验，就能找到最优解。尤其适合那些实验成本高、周期长的场景，比如配方优化、工艺优化等。

DOE VS 正交试验设计 VS 贝叶斯优化

从传统DOE到正交试验再到贝叶斯优化，是一个实验设计智能化程度不断提升、实验效率极限不断被突破的演进过程。传统DOE提供全面数据但成本高昂；正交试验通过高效抽样，完美解决了多因素筛选的难题；而贝叶斯优化则实现了更高维的智能飞跃——它通过自适应学习，能用极少的实验次数直接锁定最优解，是解决高成本、长周期实验优化问题的终极利器。

传统的贝叶斯优化 VS 贝叶斯优化智能体

传统的贝叶斯优化软件通常操作复杂、参数设置晦涩，需要懂专业背景的人才能上手，让很多科研人员望而却步。而结合AI与MCP*技术的鹰谷贝叶斯优化智能体，大幅降低了使用门槛。你不需要懂算法，不需要填入多种参数，只需通过交互式问答，在AI的智能引导下，就能轻松完成优化任务。

MCP*：Model Context Protocol，模型上下文协议

鹰谷贝叶斯优化智能体怎么使用？

1.基础功能：推荐能提高收率的5组实验参数

让我们以“材料配方优化，寻找最高收率”为实验目标，看看在鹰谷电子实验记录本中，如何像“聊天”一样使用贝叶斯优化基础功能：在鹰谷电子实验记录本的InTable模块，选中您的实验数据，右键选择“贝叶斯优化”，进入InAI智能问答页面。

直接告诉InAI您的目标：“请推荐5组实验优化方案，用来提高收率”。InAI会引导你确认信息，自动调用贝叶斯优化算法；几秒内，InAI就会精准为您推荐5组实验参数，还会贴心地给出下一步实验建议。

您可以将这5组优化方案复制回你的实验表格。在实验室完成这5组实验，将得到的真实收率填回表格，开始下一轮优化。循环迭代，快速逼近最优解！

2.高级功能：支持约束条件优化，如X＞Y

约束：在优化配方的时候，您可附加约束条件，要对配方的某个成分的数值X（也称为参数），进行约束，比如将参数X设置为某个固定值，或者X 大于或小于某个固定值。

和基础功能同样的步骤，在鹰谷电子实验记录本的InTable模块，选中您的实验数据点击“贝叶斯优化”，进入InAI智能问答页面。首先，输入约束条件：“要求X一定大于Y，请给我推荐5组参数”，InAI生成贝叶斯优化参数推荐的具体信息，然后，InAI确认您需要优化的信息，包括目标参数优化方向、约束条件和推荐组数等，确认后，InAI自动调用贝叶斯优化算法。

贝叶斯优化推荐5组实验参数，可以看到满足指定的约束条件X>Y，InAI会对推荐结果分析潜在优劣，并且给出下一步建议，您还可以设置更多的约束条件，如X>10, Y<10等。

用对贝叶斯优化智能体：更少实验，更快突破

贝叶斯优化智能体，是一个真正实用、易用的科研辅助工具。它操作简单、结果可控、支持复杂约束，即使没有学习过专业的算法，也能轻松上手，显著提升实验效率。