文章核心观点 - 人工智能（AI）技术，特别是大语言模型（LLM）和强化学习（RL）的进步，重新激发了人们对智能体（Agent）和代理式人工智能（Agentic AI）的兴趣，这些技术正在重塑信息检索、编程和图像生成等传统劳动密集型任务 [2] - Agentic AI 是一种新型AI架构，能让一个或多个智能体协同工作以实现共同的高层次目标，在变革生物医学研究等具有独特人类属性的活动方面展现出巨大潜力 [3] - Agentic AI 系统正在作为智能计算专家团队涌现，能够在文献综述、假设提出、数据分析和模型解释等劳动密集型任务中表现媲美人类，有望通过自主决策来加速生物医学研究 [4] - 目前，在生物医学领域，Agentic AI 仍处于早期发展阶段，相关进展大多以预印本或技术报告形式发布，但AI算法和工程技术的持续进步正在迅速拓展其能力 [6] 驱动 Agentic AI 的关键算法 - Agentic AI 的发展主要由三大算法驱动：大语言模型（LLM）、强化学习（RL）和进化算法 [9] - 大语言模型（如 GPT-5.2、Claude Opus 4.5、Gemini 3、DeepSeek-V3.2）作为 Agentic AI 的主要驱动引擎，将人类指令转化为计算操作 [13] - 强化学习用于训练和改进 Agentic AI，通过奖励机制使AI行为与人类偏好或伦理原则对齐 [13] - 进化算法受生物进化原理启发，用于优化 Agentic AI 的响应或架构设计，能发现新颖解决方案 [13] Agentic AI 的七大特征 - 构建用于生物医学研究的 Agentic AI 具有七大关键特征：推理、验证、反思、规划、工具使用、记忆和通信 [10] - 推理：从已有知识和情境信息中推导结论，模仿人类认知策略 [13] - 验证：确保推理过程和最终答案的正确性，旨在减轻大语言模型的“幻觉”问题 [13] - 反思：通过迭代的自我改进来增强推理能力，分析失败原因 [13] - 规划：将复杂任务分解为更易管理的子任务，并组织行动顺序 [13] - 工具使用：决定如何及何时使用专业工具，这是 Agentic AI 与传统 AI 的区别之一 [13] - 记忆：存储和检索情境信息或过去事件的摘要，防止遗忘关键信息 [13] - 通信：智能体之间、智能体与人类、智能体与工具之间的高效沟通，对于整体工作质量至关重要 [13] 当前 Agentic AI 在生物医学中的应用 - Agentic AI 已应用于生物医学研究的多个环节，包括文献综述、假设生成、实验设计、数据分析和端到端研究周期 [11] - 文献综述：自动化文献检索和信息提取 [13] - 假设生成：基于多轮文献检索生成并持续优化生物医学假设，评估其相关性、新颖性、可行性和意义 [13] - 实验设计：理解实验室协议和专业分析工具并设计实验 [13] - 数据分析：执行端到端的分析流程，自动化编程，或优化领域特定的计算方法 [13] - 端到端研究周期：协调多个智能体完成从目标设定到发现的全流程研究，例如，Virtual Lab 系统成功设计了新的 SARS-CoV-2 纳米抗体 [13] - Agentic AI 系统在功能基因组学、基因组编辑、药物发现、空间基因组学、蛋白组学等生物医学研究领域均有应用案例 [17] 生物医学应用中的挑战 - 数据：格式、维度和异质性带来的处理与整合困难 [20] - 隐私与安全：处理敏感患者数据时需满足高标准，防范大语言模型的数据记忆和泄露风险 [20] - 成本、能源与硬件：训练和推理的高计算成本与能源消耗 [20] - 公平性：确保模型在不同群体中性能等效，避免加剧医疗不平等 [20] - 可靠性：系统可能因架构缺陷、智能体协作不力或研究问题定义不清而失败 [20] 未来展望 - 预计 Agentic AI 将从专门的单一智能体系统向通用的多智能体系统演进 [19] - 强调了适应性自主的重要性——Agentic AI 应能有效理解何时需要就模糊或高风险任务咨询人类专家，而非追求完全自主 [19] - 社区开发与产业驱动的系统各有优劣，未来的混合协作模式可能结合双方优势 [19] - 人类研究者在设计、实施和管理 Agentic AI 方面仍将扮演不可或缺的角色，确保其科学有效性、伦理合规和负责任部署 [19]