【目的/意义】 目前，大语言模型与智能体已成为人工智能领域的核心技术范式，探索智能体在科研场景中的应用发展对推动科研范式的变革具有重要意义。 【方法/过程】 本研究采用客观归纳法，阐述智能体的核心技术模块及多智能体协作方式，结合科研生命周期下的各场景包括文献综述、实验规划设计、数据处理、实验执行及结果分析发现的应用案例，分析其应用价值与现存问题。 【结果/结论】 以大语言模型驱动的智能体核心技术支撑其从基础任务执行者向科学发现者演进，在科研全流程展现革新潜力，但面临推理局限、跨学科整合、生态不完善和伦理安全等挑战。未来需通过领域专属框架开发、可解释性技术突破与伦理治理完善，推动其成为科研创新核心伙伴，助力科研范式向智能化、协同化跃迁。
