Empowering Biomedical Discovery with AI Agents

我们设想“AI科学家”是一种能够进行怀疑式学习和推理的系统，通过与实验平台集成的协作代理来增强生物医学研究。生物医学AI代理不是要将人类排除在发现过程之外，而是将人类的创造力和专业知识与AI分析大型数据集、导航假设空间和执行重复任务的能力相结合。AI代理擅长各种任务，包括自我评估和发现工作流程的规划。这些代理使用大型语言模型和生成模型来进行结构化记忆，以进行持续学习，并使用机器学习工具来整合科学知识、生物原理和理论。AI代理可以影响多个领域，包括混合细胞模拟、表型可编程控制和细胞电路设计，以及新疗法的开发。

本篇论文试图探讨如何通过协作代理将机器学习工具与实验平台相结合，提高生物医学研究的效率和质量。

通过开发能够自我评估和规划发现工作流程的AI代理，将人类的创造力和专业知识与AI的数据分析能力相结合，提高生物医学研究的效率和质量。

论文提出了一种新的研究方法，通过协作代理将机器学习工具与实验平台相结合，提高生物医学研究的效率和质量。论文使用了大型语言模型和生成模型来实现结构化记忆，以进行持续学习，并使用机器学习工具来整合科学知识、生物学原理和理论。

最近的相关研究包括《Deep learning in bioinformatics: introduction, application, and perspective in big data era》、《Applications of deep learning in biomedicine》等。