如果你是一名分子生物學(xué)家，想要啟動(dòng)一個(gè)項目來(lái)尋找一種新出現傳染病的治療方法。那么，你除了需要病毒學(xué)家和免疫學(xué)家的專(zhuān)業(yè)知識，還需要生物信息學(xué)專(zhuān)家來(lái)幫助分析數據并從中得出結論。
然而，如果你缺乏組建一個(gè)大型多學(xué)科團隊的資源或人脈，此時(shí)應該怎么辦？
斯坦福大學(xué)和陳-扎克伯格生物中心的研究人員現在為這一難題提供了一個(gè)新穎的解決方案：一個(gè)由人工智能驅動(dòng)的虛擬實(shí)驗室。這個(gè)由一組具有不同學(xué)科專(zhuān)業(yè)知識的"AI 科學(xué)家"（AI智能體）組成的虛擬實(shí)驗室，能夠通過(guò)制定、完善并執行復雜的研究策略來(lái)解決復雜且開(kāi)放性的科學(xué)問(wèn)題，這些"AI 科學(xué)家"甚至能夠進(jìn)行虛擬實(shí)驗，其實(shí)驗結果可以在現實(shí)實(shí)驗室中得到驗證。
這項研究于 2025 年 7 月 29 日在線(xiàn)發(fā)表于國際頂尖學(xué)術(shù)期刊 Nature 上，論文題為：The Virtual Lab of AI agents designs new SARS-CoV-2 nanobodies。論文作者為斯坦福大學(xué) James Zou 團隊與陳-扎克伯格生物中心 John E. Pak 團隊。
該研究通過(guò)基于 AI 智能體的虛擬實(shí)驗室平臺，僅花費了幾天時(shí)間，就自主設計出了新型納米抗體，并在實(shí)驗室驗證中顯示出能夠與 SARS-CoV-2 突變株的刺突蛋白結合。
該研究開(kāi)發(fā)了一個(gè)虛擬實(shí)驗室平臺，在這個(gè)平臺上，人類(lèi)用戶(hù)創(chuàng )建一個(gè) AI 智能體作為"首席科學(xué)家智能體"（PI Agent），該"首席 AI 科學(xué)家"會(huì )召集并指揮一組模擬科學(xué)實(shí)驗室中各種專(zhuān)業(yè)研究角色的"專(zhuān)家智能體"（Specialist Agent）。
人類(lèi)科學(xué)家只需提出一個(gè)科學(xué)問(wèn)題，然后監督由"首席 AI 科學(xué)家"與其領(lǐng)導的"專(zhuān)家智能體"團隊交流想法以及推進(jìn)研究的會(huì )議。這些 AI 智能體由大語(yǔ)言模型（LLM）運行，賦予它們科學(xué)推理和決策能力。
除了"首席科學(xué)家智能體"和"專(zhuān)家智能體"（免疫學(xué)家、機器學(xué)習專(zhuān)家、計算生物學(xué)家）之外，該虛擬實(shí)驗室平臺還包括一個(gè)"科學(xué)評論員智能體"（Scientific Critic Agent），這是一個(gè)通才，其職責是提出尖銳的問(wèn)題，并在過(guò)程中注入一定的懷疑精神。這個(gè)"科學(xué)評論員智能體"相當重要，能夠減少 AI 的幻覺(jué)。
需要指出的是，盡管人類(lèi)科學(xué)家參加了這些 AI 智能體召開(kāi)的會(huì )議，并在在關(guān)鍵時(shí)刻提供了指導，但人類(lèi)科學(xué)家的話(huà)語(yǔ)僅占所有對話(huà)的大約 1%。絕大多數的討論、決策和分析都是由這些 AI 智能體自行完成的。
接下來(lái)，研究團隊利用該虛擬實(shí)驗室平臺研究了一個(gè)緊迫的問(wèn)題：設計抗體或納米抗體來(lái)與新冠病毒（SARS-CoV-2）新突變株的刺突蛋白（S 蛋白）結合。
結果顯示，僅僅幾天時(shí)間，虛擬實(shí)驗室就設計并實(shí)施了一條創(chuàng )新的計算流程，并設計出了 92 種新型納米抗體，其中兩種納米抗體在實(shí)驗室驗證中顯示能夠與新冠病毒新突變株的刺突蛋白結合。
論文共同通訊作者 John E. Pak 表示，曾經(jīng)這只是一個(gè)瘋狂的科學(xué)幻想，如今卻已成現實(shí)，這些 AI 智能體設計出的流程相當有創(chuàng )意，但同時(shí)又非常合理，而且速度極快。此外，這些 AI 智能體在相互交流中，竟然真的能夠提出類(lèi)似于人類(lèi)科學(xué)家會(huì )想到的東西，這相當令人震驚。他還表示，不必擔心 AI 科學(xué)家會(huì )取代人類(lèi)科學(xué)家，實(shí)際恰恰相反，這些 AI 科學(xué)家作為合作者，只會(huì )增強人類(lèi)科學(xué)家的工作，幫助提供更多的想法以供實(shí)驗室測試。
論文共同通訊作者 James Zou 表示，這是首次證明自主 AI 智能體能夠從頭到尾真正解決一個(gè)具有挑戰性的科學(xué)研究。這些 AI 智能體在復雜問(wèn)題上做出了明智的決策，并能夠迅速設計出數十種蛋白質(zhì)候選物，然后我們可以在實(shí)驗室實(shí)驗中進(jìn)行驗證。這項研究展示了一種新范式--AI 不只是我們在研究中用于特定步驟的工具，它實(shí)際上可以成為整個(gè)研究過(guò)程的主要驅動(dòng)力，從而促成新發(fā)現。此外，該研究中的虛擬實(shí)驗室平臺是為生物醫學(xué)研究問(wèn)題而設計的，但其可適當修改后應用于更廣泛的科學(xué)領(lǐng)域。
論文鏈接：
https://www.nature.com/articles/s41586-025-09442-9
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