过去几十年，科学计算领域诞生了无数开源工具，却鲜有能「开箱即用」。深势科技Deploy-Master以执行为中心， 用自动化工作流一次性部署验证超5万个工具，为Agentic Science铺平道路。 过去几十年里，科学计算领域积累了数量空前的开源软件工具。 从生物信息学、化学模拟，到材料计算、物理仿真与工程设计，几乎每一个学科方向，都形成了自己的工具生态。在 GitHub等平台上，成千上万个代码仓库声称可以被用于科研实践。 2. 执行模拟程序； 3. 运行分析管线； 4. 处理真实数据。 但一个长期存在、却始终没有被系统性解决的事实是：绝大多数科学软件，停留在「被发布过」，而不是「可以直接 运行」的状态。 在真实科研实践中，我们往往需要花费数天甚至数周时间，反复解决编译失败、依赖冲突、系统不兼容等问题，才能 在本地「勉强跑通」一个工具。 这样的运行环境高度依赖个人经验，往往是临时的、不可移植的，也很难被他人复现或复用。每个研究者、每个实验 室，都在手工维护自己的运行环境，而不是在一个共享、可复现的执行基础设施之上开展工作。 这种模式带来的问题，并不只是效率低下。更关键的是，它在结构上限制了科学软件的三件事情 ...

机器之心发布 科学计算领域已经积累了数量空前的开源软件工具。从生物信息学、化学模拟，到材料计算、物理仿真与工程设计，几乎每一个学科方向，都形成了自己的 生态。在 GitHub 等平台上，成千上万个代码仓库声称可以被用于科研实践。 但一个长期存在、却始终没有被系统性解决的事实是： 绝大多数科学软件，停留在 "被发布过"，而不是 "可以直接运行" 的状态 。 在科研实践中，我们往往需要花费数天甚至数周时间反复解决编译失败、依赖冲突、系统不兼容等问题，才能在本地 "勉强跑通" 一个工具。这样的运行环 境高度依赖个人经验，往往是临时的、不可移植的，也很难被他人复现或复用。每个研究者、每个实验室，都在手工维护自己的运行环境，而不是在一个共 享、可复现的执行基础设施之上开展工作。 这种模式带来的问题，并不只是效率低下。更关键的是，它在结构上限制了科学软件的三件事情： 可复现性、大规模评估，以及系统性集成 。即便容器 化、云计算和 HPC 平台已经显著降低了算力门槛，这一 "部署瓶颈" 依然真实存在，并且长期制约着科学软件的可用性。 随着 AI for Science（AI4S） 的兴起，这一问题被进一步放大。在新的科研范 ...