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科研中真正宝贵的，是提出值得研究的问题、判断研究方向，以及做出关键决策的能力。 
但现实中，研究者的大量时间与精力，仍然消耗在环境配置、代码调试、实验运行、数据整理与结果复现上。 
这也带来了一个更具体的问题： 
如果这些科研执行工作可以交给 AI， 
研究者是否能够把更多时间重新留给科学本身？ 
Apevon Science 正是一个能够真正进入科研执行环境的 AI 科研系统。 
研究者负责提出研究问题、判断方向与关键决策； 
科研智能体则进入真实实验环境，持续推进实验与分析，并将整个研究过程完整沉淀下来。 
Apevon Science 希望推动的，不只是让 AI 回答科研问题、搜索论文或生成文字，而是让 AI 真正参与到科研执行过程中。 
AI 在科研中的价值，不只是让已有工作做得更快。 
当越来越多重复、耗时的执行工作可以被智能体接管， 
研究者能够把更多精力投入...