生物研发智能体：从试错到预测的研发革命

在生命科学领域，一款新药的诞生往往需要耗费数十亿美元和十年以上的时间。近90%的候选药物在临床开发阶段折戟沉沙，将一款新药推向市场的平均成本已高达几十亿美元。这背后反映的并非科学人才的缺乏，而是传统研发方法论的瓶颈——我们仍然在以“手工试错”的方式推进高风险的科学探索。

然而，一场深刻的模式变革正在发生。智能体AI（Agentic AI）的崛起，正在将生命科学研究从“研发模式”推向“研究与预测模式”，让药物开发从高风险赌博转变为可预测的科学过程。

一、智能体AI：从“执行者”到“科学家”

AI-powered drug discovery

相比传统的生成式AI，智能体AI代表了人工智能从被动执行指令到主动识别问题、规划并执行解决方案的根本性演进。它不再只是提供预测的工具，而是能够自主推理、规划并执行复杂工作流程的自主系统。

在生命科学领域，这意味着AI智能体可以担任“总设计师”的角色，统筹驱动整个药物设计路径的智能规划，优化研发流程并辅助实验方案的制定。有研究团队已在顶级学术期刊Nature上发表了以AI智能体虚拟实验室设计新型纳米抗体的工作，AI智能体组建了包括“首席研究员”“免疫学家”“机器学习专家”在内的虚拟科学家团队，成功设计出针对新冠病毒变异株的候选纳米抗体。

二、“对话式干湿闭环”：生物研发智能体的核心突破

Dry and Wet Closed-Loop Video

理解生物研发智能体，关键在于把握“干湿闭环”这一核心理念。行业内普遍以干计算（数字化建模、序列设计、数据分析、虚拟筛选等）和湿实验（样品制备、分子合成、活性检测、功能表征等实体实验）划分研发环节。传统模式下，计算设计与实验验证之间存在巨大的断层——科学家完成计算后需要手动传输序列信息、联系外包实验室进行合成与表征，整个流程冗长且容易出错。

生物研发智能体的最大突破在于打通了这两个世界。以天鹜科技发布的对话式蛋白质研发智能体MatwingsVenus™（晓鹜™）为例，用户只需通过自然语言输入任务目标，系统即可自动拆解任务，调度相应的设计、预测、分析和筛选能力，完成深度研究、挖酶、定向进化、从头设计以及自动化湿实验协同等工作。平台整合了200余种蛋白质设计工具、百亿级真实标签蛋白质数据，以及50余位经平台认证的专家。当AI完成设计后，平台自动将结果导入质粒订购与实验编排流程，驱动机器人完成样品制备、蛋白纯化和功能检测，最终将实验结果回流至下一轮AI设计，形成计算驱动湿实验、湿实验反哺计算的“对话式干湿闭环”迭代。

这种闭环机制实现了“设计即验证、验证即迭代”的智能化研发模式，将AI的预测能力与自动化执行能力深度融合。

三、从靶点发现到分子设计：智能体如何赋能生物研发全链条

生物研发智能体的能力覆盖了从早期靶点发现到最终分子优化的全链条。

在靶点发现阶段，多智能体系统可通过协同工作实现规模化原创生物学假说的发掘。当前行业先进的多智能体框架已能够整合数百种生物医学领域的专业工具与数据库，在深度研究模式下一次性完成对上千篇文献及多模态数据的自动化信息提取与关联分析。以肝癌靶点研究为例，在人类科学家的监督下完成了从数据挖掘、机制分析到潜在新靶点锁定的全链条工作，并自动设计出相应的实验验证方案。这种能力标志着AI智能体已从辅助工具演进为具备完整科研执行能力的“虚拟科学家”。

进入分子设计阶段，AI智能体扮演着更为核心的角色。智能体不仅可以自主完成骨架筛选、界面设计、序列优化等全环节计算工作，还能通过“AI驱动—实验验证”的闭环流程大幅提升设计效率。

在实验验证环节，智能体系统可以自主编排实验任务，驱动机器人执行高精度操作。自动化实验平台能够将传统需要“万级”筛选的工作量缩减至“十级”，以极少的实验次数实现极高的阳性率。已有研究证明，通过AI与机器人技术的结合，可在4周内完成对酶的多轮定向优化，每轮仅需构建和表征数百个变体即可实现数十倍的性能提升。

从实际落地案例来看，MatwingsVenus™（晓鹜™）平台已在创新药及合成生物学领域完成多个验证项目。在免疫调控受体靶点的从头设计项目中，平台成功获得数十个具备体外细胞活性的全新分子，完成了从头设计的全流程验证；在甜味蛋白改造项目中，经多轮“代理设计—自动化实验—AI反馈—再设计”迭代后，多个样本的甜度相比野生型提高十余倍。

四、研发能力普惠化：生物研发智能体的产业意义

生物研发智能体的意义不仅在于技术本身，更在于其对产业研发能力的重构。它正在推动生物研发从过去仅限于大型机构的复杂能力，转变为个人开发者也能轻松调用的“共享实验室”，实现从想法到产品的快速转化。

以MatwingsVenus™（晓鹜™）为例，个人用户可在平台上自行调用AI设计能力和自动化湿实验平台，通过自然语言对话完成从模型推演到实验验证再到迭代优化的完整闭环。这意味着，过去需要多个团队接力完成的高门槛研发流程，现在一个人就能在平台上完成。这种科研组织模式的技术革命，正在让以往需要高成本高门槛的科研技能走下神坛，激发更多个人和小团队的个性化创新。

五、展望：智能体驱动的生物研发新模式

AI agents are driving a revolution in the life sciences

展望未来，智能体AI将进一步推动生命科学领域走向“研究与预测”的新模式。通过预测结果和数字化模拟相互作用，我们可以大幅减少在注定无效的候选项目上浪费的时间和资本。业界普遍预判，2026 年前后将出现以 AI 预测为核心驱动的完整药物研发管线，从早期靶点筛选、分子设计到临床前验证全链路深度融合预测技术，最大限度减少无效研发投入。

智能体AI还将重塑监管合规流程，从第一天起就将合规整合到工作流程中，将人类角色从文书交叉检查转变为高级战略审查。数据质量与智能体就绪度将成为决定转型成效的关键变量，企业需要构建准确、一致、完整且结构清晰的数据管道。

生物学终将成为可编程的工程学科。当AI智能体能够自主完成从文献调研到实验验证的全流程，当计算设计可以直接驱动自动化实验验证，当每个科研人员都能拥有一个24小时在线的智能体助手——生命科学研究效率的量级跃迁，正在从愿景变为现实。

在这一变革的前沿，以对话式蛋白质研发智能体MatwingsVenus™（晓鹜™）等为代表的平台，正在将“干湿闭环”从概念落地为可操作的研发基础设施。从“设计即验证”到“验证即迭代”，生物研发智能体正在重新定义生命科学创新的边界与速度。