用途：AiZynthFinder 用于计算机辅助合成规划（CASP），把目标分子递归拆解为前体，直到所有前体都能在 stock（可购买的砌块集合）中找到，或达到最大搜索深度为止。适用于为目标分子规划合成路线、在按需合成前筛查化合物库的可合成性、寻找可购买的前体、按路线长度和前体可购率对设计思路排序，以及只枚举第一步逆合成断键。
主要能力：默认采用蒙特卡洛树搜索，由基于模板的神经网络扩展策略对已知反应模板排序引导；支持自定义替换搜索算法（如 Retro*、广度优先、DFPN）。输出为按评分排序的反应树，以及每个目标的统计（is_solved、步数、前体是否在 stock 内等）。提供 Python API、批量命令行 aizynthcli、Jupyter 交互界面 aizynthapp，以及只做单步断键的 AiZynthExpander。版本覆盖 4.4.1（Python 3.10–3.12），v4 配置格式与 2020 年论文中的 v2/v3 差异较大，不可直接照搬旧配置。
使用方式：需准备 Python 包 aizynthfinder、rdkit、pandas，以及 stock 文件（InChIKeys）、训练好的扩展策略（ONNX 模型 + 模板 CSV），可选过滤策略。默认运行时为 onnxruntime。可用 download_public_data 获取公开 USPTO 模型与 ZINC stock 子集并生成 config.yml；用 aizynthcli 批量处理数百至数千个分子，参数 --nproc 可多进程；用 smiles2stock 将 SMILES 目录转成基于 InChIKey 的 stock 文件。
限制：不预测试剂、溶剂、温度、收率等条件，路线只是供化学家评估的假设；路线评分并非质量或可行性置信度；能否求解主要由 stock 与模板库决定，而非算法；未被求解只表示在该 stock、策略与预算下未找到路线，不代表不可合成。公开 ZINC 子集远小于商业目录。资料未提供具体授权与收费信息。