AI智能体的核心定义与能力演进 - 自2022年以来，人工智能（AI）方法的发展已超越传统的数据分类和预测能力，大语言模型（LLM）具备了逻辑推理能力，能够规划和协调复杂工作流程，并作为智能体（Agent）运行[3] - AI智能体是能够感知、学习并作用于环境的自主/半自主系统，可以与外部知识或软件交互，在最少甚至无需人工输入的情况下执行系列任务，这与只能完成单一特定任务、缺乏上下文意识且需要人类严格指导的传统AI系统有本质不同[3][8] - AI智能体将大语言模型的推理能力与外部工具相结合，使其能够主动获取信息、分析数据并采取行动，而不仅仅是回应指令[14] AI智能体在癌症研究中的革命性应用 - 在癌症研究和肿瘤学领域，AI智能体能够处理以往AI系统无法解决的复杂多步骤问题，证据正在快速涌现[3] - 在科研工作流中，AI智能体能够实现从创意到发表的全流程自动化，包括生成研究假设、设计实验方案、执行数据分析以及撰写科研论文[17] - 研究表明，诸如ResearchAgent和BioDiscoveryAgent等AI智能体已能实现自主科研，更有商业化的AI Scientist-v2生成的论文成功通过了同行评审[15] - 多智能体协作系统正在涌现，不同AI智能体扮演特定专家角色（如分子生物学家、临床肿瘤学家），通过“辩论”和协作模拟人类科研团队，提高了问题解决的全面性和决策过程的透明度[18] AI智能体在临床肿瘤学的应用前景 - 在临床领域，AI智能体展现出广阔应用前景，能够整合多源医疗数据（如电子健康记录、影像学报告、基因组数据和最新文献），形成对患者的全面了解[20][22] - AI智能体能够支持治疗决策，例如TxAgent系统可通过多步推理和实时访问生物医学知识，为癌症治疗提供个体化建议，考虑药物相互作用、禁忌症和患者特定因素[22] - AI智能体可自动化匹配临床试验，通过自动分析患者特征并系统评估试验资格标准，大大提高匹配效率，解决因匹配过程低效而错过最佳治疗机会的问题[22] - 在放射学和病理学图像分析方面，AI智能体能够模拟人类专家的多步推理过程，例如在病理学中优先处理切片、聚焦感兴趣区域、放大并综合发现，以应对更复杂的临床问题[23] - AI智能体直接集成到现有临床系统中，可显著减少医生在文书工作上的时间消耗，据统计医疗专业人员有高达一半的时间花费在文书工作上，这让他们能更多地关注患者本身[24] 肿瘤学“智能体化”的未来发展阶段 - 癌症研究和肿瘤学将经历三个阶段的“智能体化”进程[26] - 第一阶段（当前）：AI智能体通过类似ChatGPT的接口操作，独立于临床信息系统，处理用户明确提供的数据[28] - 第二阶段：AI智能体深度集成到医院基础设施和研究数据生态系统中，获得直接、许可的数据访问权限，但在人类监督框架下运行[28] - 第三阶段：AI智能体能够在操作环境中自主发起行动，例如直接控制实验室机器人进行实验，或独立订购诊断测试[28] AI智能体发展面临的挑战 - 评估难度：如何准确衡量AI智能体在复杂肿瘤学工作流中的表现是一大挑战，现有的“是-否”答案式评估标准已不适用，需要开发能捕捉多步推理质量的新基准[28] - 实施障碍：从研究原型到可持续临床工具存在巨大差距，历史经验表明许多AI项目因工作流集成不佳而失败[28] - 伦理监管：自主系统比传统AI模型有更多行动自由，也可能造成更大伤害，确保其稳健性、公平性和透明度至关重要[28] - 人类角色：当知识工作者依赖AI时，可能存在认知卸载风险——从主动解决问题转变为监督验证，设计应强化而非取代人类判断[28]