多智能体AI科研团队的发展现状 - 美国斯坦福大学病理学家托马斯·蒙廷与6个AI驱动的"虚拟科学家"合作，模拟真实科研协作过程，生成长达一万多字的阿尔茨海默病治疗策略会议纪要 [1] - 谷歌旗下深度思维公司推出"AI联合科学家"软件，由6个AI代理组成，分别负责想法生成、反思、概念演进等职能，基于Gemini 2.0模型，在早期测试中两天内解决了困扰科学家十多年的科学谜题 [2] - 斯坦福大学"虚拟实验室"系统以GPT-4o为基础，默认配备"首席研究员"和"评论者"角色，用户可自定义添加更多专业代理 [2] - 上海人工智能实验室开发"VirSci"系统，专注于模拟科学家团队合作以推动科研创新 [2] 多智能体AI系统的技术特点 - 这些系统采用的大型语言模型(LLM)具备联网检索、执行代码、调用专业工具等功能，属于"代理式AI"系统 [3] - 多个AI代理可连续数小时专注解决复杂科学问题，不会走神或疲惫 [3] - 通过引入"评论者"角色，系统能有效筛除不合理内容，提升可靠性，斯坦福大学测试显示加入评论者后GPT-4o在科学测试中表现提高几个百分点 [4] - 谷歌评估显示人类专家更倾向于多个AI协作生成的回答，认为其更具新意和科研潜力 [4] 多智能体AI系统的应用效果 - 上海人工智能实验室发现"8个代理人×每人5轮发言"的设置下创造力最佳，而斯坦福大学认为超过3个专家后输出易冗余 [5] - 谷歌系统为斯坦福大学研究者提供3种肝纤维化治疗药物建议，其中2种在实验中疗效优于人工方案 [6] - 帝国理工学院测试中AI提出"移动遗传元件可跨细胞偷取噬菌体尾部"的新假设，与团队未公开实验结果一致 [7] - 目前这类系统主要作为科研助理，通过总结资料、激发灵感、提出新角度来提高效率，但能否产生颠覆性想法仍需验证 [7]