用途：在云端运行计算化学工作流，无需本地计算集群。通过 rowan-python 3.x（要求 Python >= 3.12）组织与批处理任务，结果可在 labs.rowansci.com 查看。
主要能力：性质预测（pKa、宏观 pKa、氧化还原电位、溶解度、ADMET-Tox）；几何优化与构象搜索；蛋白-配体对接（Vina/GNINA，含批量对接）；AI 共折叠（Chai-1、Boltz、OpenFold3 等）。可用方法涵盖 DFT、半经验（GFN1/2-xTB）与神经网络势（AIMNet2、Egret）。
安装与认证：uv pip install "rowan-python>=3.2"；在 labs.rowansci.com/account/api-keys 生成密钥，可设 rowan.api_key，或推荐用环境变量 export ROWAN_API_KEY="your_api_key_here"，导入时自动读取；rowan.whoami() 可校验并查积分。
用法要点：每个 submit_*_workflow 返回 Workflow，用 result = workflow.result() 阻塞取回类型化结果，失败或停止时抛 rowan.WorkflowError；workflow.status 是 stjames.Status 整数枚举，判断完成用 workflow.done()。3D 类工作流（basic_calculation、docking、默认 pKa 方法等）需先由 rowan.Molecule.from_smiles 生成带坐标的分子，传裸 SMILES 会抛 ValueError；SMILES 法（submit_macropka_workflow 及 pKa 的 starling/chemprop_nevolianis2025）仍接受字符串。对接的 pocket 为 [[中心三坐标],[盒子尺寸]]。可用文件夹组织任务、batch_submit_workflow 批量提交与 batch_poll_status 轮询、max_credits 限制花费。
限制：不适用于本地 OpenMM 轨迹分析、本地 DiffDock、本地 Boltz/Chai 或本地 RDKit 最小化；需云端账号与积分。具体收费、价格与完整参数未在资料中提供。