组建AI科研团队的方法、挑战、价值！

Agentic AI系统正日益成为能够协同工作的专家团队，在需要大量智力劳动的研究工作（文献综述、假设提出、数据分析和模型解读等高强度劳动任务）中展现出接近人类水平的能力。
目前，这类系统已在药物研发、数据解读等场景中得到初步应用，但要广泛应用于各类生物医学研究仍面临诸多挑战。
✅近日，nature biotechnology文章系统梳理了构建Agentic AI research team的核心技术要素，包括三项关键运算方法和七项基础能力特征。同时，深入探讨其在生物医学研究中的具体应用方式、系统设计时的注意事项，并分析在实际科研协作中部署此类系统所面临的困难与潜在价值。
图1：科研中，人类research teams和agentic AI research teams的区别。
图2：agentic AI research teams在医学研究任务中的应用方式。
图3：agentic AI research teams在不同生物医学研究领域的应用示例。
Li, B., Saini, A.K., Hernandez, J.G. et al. Agentic AI and the rise of in silico team science in biomedical research. Nat Biotechnol (2026).
https://doi.org/10.1038/s41587-026-03035-1
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