原稿 _无人化实验室：多智能体AI系统如何实现药物发现的自驱动_

　　

药物发现正站在一场新范式革命的前夜，其终极形态是实现从假设生成到候选分子确认的全流程自动化无人化实验室。当前的AI辅助药物发现仍处于人指挥AI的碎片化阶段，严重依赖科学家的串联操作、决策与不同工具间的粘合工作。本文系统性地提出并阐述了一种基于多智能体AI系统的集成解决方案，旨在实现从AI工具辅助到AI系统自驱动的根本性范式跃迁。本文将多智能体系统概念化为一个由专业化、角色化的AI智能体构成的虚拟药物研发团队，并深入剖析了其基于认知计算、生成式AI与预测模型的内部架构与协同机制。本文重点探讨了智能体间通过共享工作流引擎、动态任务分解与分配、以及基于辩论与反馈的共识机制，从而实现闭环迭代与多目标帕累托优化的核心突破。进一步结合了新兴的自驱动实验室案例，阐述了多智能体系统如何与物理自动化设备集成，形成数字与物理世界的闭环。同时，本文以批判性的视角审视了该范式面临的严峻挑战，包括黑箱决策的可解释性、模型不确定性量化、责任归属与敏捷监管框架的缺失。进一步，重新定义了科学家在自驱动范式下的核心角色——从重复性劳动中解放，转型为目标的制定者、边界条件与价值体系的设定者、以及最终结果的裁决者与知识整合者。无人化实验室的愿景并非旨在取代人类科学家，而是通过构建一种深层的人机共生关系，将药物发现推向一个前所未有的高效、智能、可扩展且可重复的数据驱动科学新纪元。

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