Brief Bioinform：生物学人工智能智能体综述

《Briefings in Bioinformatics》刊发的这篇综述系统梳理了AI智能体在生物学研究中的最新进展，分析了代表性工作并尝试构建分类框架，旨在帮助研究者理解智能体范式在生命科学中的应用与限制。

五维分类法与代表性应用

文章提出五维分类法，覆盖临床分析、分子与药物设计、多组学整合、知识发现与实验自动化等领域，逐一总结了每类工作的输入输出、评估指标与典型案例，指出智能体在不同子领域的适用条件与瓶颈。

关键挑战与可行路径

作者强调可靠性、数据隐私、可扩展性与评估标准化为当前研究的主要障碍，建议通过多中心数据共享协议、基准测试集与可解释性方法来提升智能体系统在临床与药物研发中的可信度与可复现性。

方法论与工程实现建议

综述不仅停留在理论层面，还讨论了将研究成果工程化的问题，包括管线自动化、模型验证流程与数据治理实践，倡导跨学科团队合作以缩短从模型原型到临床或实验室部署的路径。

未来展望与研究方向

研究者展望了智能体在生物学中可能催生的新范式，例如闭环实验设计、基于知识图谱的推理与多模态整合，呼吁建立更严格的评估与伦理治理框架，以确保技术惠及科研与临床实践。

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