在生命科學(xué)與人工智能加速融合的時(shí)代，BAI Agent 正成為中國(guó)生物醫(yī)藥數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要引擎。2024年初，當(dāng)全球仍在探索大模型（LLM）與智能體（Agent）在科研與產(chǎn)業(yè)中的真實(shí)價(jià)值時(shí)，北京百奧利盟創(chuàng)始人倪毅率領(lǐng)團(tuán)隊(duì)，開發(fā)了Bio AI Agent，將AI Agent嵌入生命科學(xué)實(shí)驗(yàn)室的核心工作流程，實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)采集、分析決策到合規(guī)追溯的全鏈路Agent化。

這并非一次簡(jiǎn)單的技術(shù)升級(jí)，而是一場(chǎng)關(guān)于研發(fā)范式變革的早期探索。它始于2024年廣州中國(guó)生物制品大會(huì)上那次“AI Agent+生命科學(xué)”的理念布道，并最終在2025年的國(guó)際學(xué)術(shù)舞臺(tái)上，以扎實(shí)的研究成果贏得了全球同行的認(rèn)可。

然而，這條實(shí)踐之路遠(yuǎn)非坦途。在行業(yè)熱衷于給產(chǎn)品貼上“AI”標(biāo)簽時(shí)，倪毅與他的團(tuán)隊(duì)卻在進(jìn)行著最為冷靜的思考：如何克服大模型的“幻覺”確保合規(guī)？如何將Agent技術(shù)與歷經(jīng)多年驗(yàn)證的實(shí)驗(yàn)室微服務(wù)架構(gòu)深度融合？如何在“人機(jī)協(xié)同”中找到效率與安全的平衡點(diǎn)？

本文所記錄的，正是這場(chǎng)始于2024年前瞻布局、貫穿技術(shù)瓶頸攻堅(jiān)、并最終指向智能化未來的實(shí)踐之路。它不僅僅是一個(gè)企業(yè)的發(fā)展故事，更是在中國(guó)生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)謀求數(shù)字化轉(zhuǎn)型與全球競(jìng)爭(zhēng)力的宏大背景下，一個(gè)關(guān)于如何務(wù)實(shí)、理性且富有遠(yuǎn)見地?fù)肀Ъ舛思夹g(shù)，將其轉(zhuǎn)化為守護(hù)生命安全的現(xiàn)實(shí)力量的深度樣本。

2024年5月，倪毅在中國(guó)生物制品大會(huì)上系統(tǒng)性闡述了"AI Agent+生命科學(xué)"的融合理念。他指出，AI技術(shù)不僅是提升效率的工具，更將成為重構(gòu)研發(fā)流程的"智能協(xié)作者"。 倪毅在會(huì)議中提到，“不要限制自己的想象，未來，AI Agent可能以各種形式在實(shí)驗(yàn)室出現(xiàn)，可能是電腦、手機(jī)、平板、儀器，甚至是機(jī)器人”。

2024年7月，倪毅以及百奧利盟團(tuán)隊(duì)撰寫了《大型語(yǔ)言模型及智能體技術(shù)在生物制藥研發(fā)過程中的應(yīng)用進(jìn)展》并提交，被《中國(guó)生物制品學(xué)雜志》收錄，成為國(guó)內(nèi)首批系統(tǒng)構(gòu)建AI Agent生物醫(yī)藥應(yīng)用框架的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)之一。

2025年，當(dāng)全球AI Agent技術(shù)進(jìn)入應(yīng)用爆發(fā)期，倪毅已在國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議上展示成熟的應(yīng)用成果：

ASGCT 2025：AI Agent在CGT追溯中的創(chuàng)新應(yīng)用

2025年10月15日至16日，美國(guó)基因與細(xì)胞治療學(xué)會(huì)（ASGCT）在美國(guó)費(fèi)城舉辦了以“Advancing Cell + Gene Therapies for Cancer”為主題的專題會(huì)議，聚焦于腫瘤領(lǐng)域細(xì)胞、基因及免疫療法的最新進(jìn)展與現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)。在這場(chǎng)國(guó)際學(xué)術(shù)交流中，北京百奧利盟的創(chuàng)始人倪毅應(yīng)邀出席，現(xiàn)場(chǎng)解讀了團(tuán)隊(duì)的最新研究成果，并與來自全球的一線研究者、企業(yè)代表及監(jiān)管專家展開了深入交流。

會(huì)議上，由Bio LIMS INC 完成的研究論文《AI agent applications in digital traceability for cell and gene therapy: COI / COC management》（AI智能體在細(xì)胞與基因治療數(shù)字化追溯中的應(yīng)用：身份鏈/監(jiān)管鏈管理）被正式收錄，其摘要已在ASGCT官網(wǎng)開放下載。該研究系統(tǒng)展示了AI Agent如何借助語(yǔ)義整合、知識(shí)圖譜與自動(dòng)推理技術(shù)，重塑細(xì)胞與基因治療（CGT）產(chǎn)品的身份鏈與監(jiān)管鏈管理，實(shí)現(xiàn)了從起點(diǎn)到終點(diǎn)的智能化追溯體系，具體包括：

• 身份鏈管理：確保供體、產(chǎn)品與患者之間實(shí)現(xiàn)唯一映射，結(jié)合區(qū)塊鏈技術(shù)形成不可篡改的記錄，支持實(shí)時(shí)身份比對(duì)與錯(cuò)配預(yù)警；

• 監(jiān)管鏈追蹤：全程記錄物料與樣本在每個(gè)環(huán)節(jié)的持有、轉(zhuǎn)移與狀態(tài)變化，自動(dòng)關(guān)聯(lián)操作人員、時(shí)間戳及環(huán)境參數(shù)；

• 智能異常檢測(cè)：基于規(guī)則引擎與機(jī)器學(xué)習(xí)，對(duì)流程偏差、溫度異常、時(shí)間超限等情況進(jìn)行實(shí)時(shí)識(shí)別與預(yù)警；

• 隱私保護(hù)機(jī)制：在確保可追溯的前提下引入差分隱私技術(shù)，全面遵循GDPR、HIPAA等國(guó)際法規(guī)要求。

該成果不僅是技術(shù)上的突破，更是對(duì)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的智能化實(shí)踐。值得一提的是，2024年7月，中國(guó)疫苗行業(yè)協(xié)會(huì)與中國(guó)標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)會(huì)已聯(lián)合發(fā)布《細(xì)胞治療產(chǎn)品追溯管理信息系統(tǒng)基本功能規(guī)范》，而這一填補(bǔ)國(guó)內(nèi)細(xì)胞治療追溯標(biāo)準(zhǔn)空白的文件，正是由北京百奧利盟軟件技術(shù)有限公司作為第一起草單位，倪毅本人作為第一起草人牽頭制定。這也使得本次在ASGCT上展示的研究，成為中國(guó)標(biāo)準(zhǔn)在全球舞臺(tái)上的一次智能化落地與回聲。

AMP 2025：多模態(tài)AI Agent框架的突破

2025年11月11日至15日，美國(guó)分子病理協(xié)會(huì)（AMP）在美國(guó)波士頓舉辦其年度盛會(huì)“AMP 2025 Annual Meeting & Expo”。在這一國(guó)際權(quán)威舞臺(tái)上，Bio LIMS INC所提交的研究《Multimodal AI Agent Framework for Integrative Pharmacology and Toxicology Evaluation》成功入選，將以墻報(bào)形式展示，并計(jì)劃發(fā)表于《The Journal of Molecular Diagnostics》2025年11月刊。倪毅也應(yīng)邀出席本次會(huì)議，現(xiàn)場(chǎng)講解該研究成果的核心思路與技術(shù)路徑，與來自全球的科研及產(chǎn)業(yè)專家展開深度交流。

該研究構(gòu)建了一套多模態(tài)AI智能體框架，整合了藥理學(xué)與毒理學(xué)中的多維數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了基于數(shù)據(jù)的綜合評(píng)價(jià)與預(yù)測(cè)能力。在藥物早期篩選階段，該系統(tǒng)能夠快速評(píng)估候選化合物的潛在藥理活性與毒性風(fēng)險(xiǎn)，顯著提升了篩選效率和預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。該框架的提出，不僅拓展了AI在藥物發(fā)現(xiàn)中的應(yīng)用邊界，也為精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)的跨學(xué)科融合提供了可行的技術(shù)支撐與落地場(chǎng)景。

研究亮點(diǎn)：

• 構(gòu)建多模態(tài)AI智能體框架，融合藥理學(xué)與毒理學(xué)多維數(shù)據(jù)

• 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的綜合評(píng)價(jià)與預(yù)測(cè)，在藥物早期篩選階段快速預(yù)測(cè)候選化合物的潛在藥理活性和毒性風(fēng)險(xiǎn)

• 推動(dòng)AI在藥物發(fā)現(xiàn)與精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)中的跨學(xué)科應(yīng)用落地

中檢院技術(shù)交流：AI Agent重塑藥理毒理評(píng)價(jià)范式

2025年7月，由中國(guó)食品藥品檢定研究院（中檢院）主辦的"熱原等前沿評(píng)價(jià)技術(shù)交流會(huì)"在北京舉行。倪毅作為受邀專家，發(fā)表了題為《AI Agent：重塑藥理與毒理學(xué)評(píng)價(jià)的智能化范式》的主題演講，系統(tǒng)闡述AI Agent如何賦能藥理與毒理學(xué)評(píng)價(jià)：

• 智能化范式變革：AI Agent模擬專家思維，整合海量多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，進(jìn)行深度挖掘和復(fù)雜推理

• 高效預(yù)測(cè)與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估：在藥物早期篩選階段快速預(yù)測(cè)毒性風(fēng)險(xiǎn)，大幅提高篩選效率

• 知識(shí)整合與決策支持：構(gòu)建藥物研發(fā)全鏈條的知識(shí)圖譜，提供實(shí)時(shí)知識(shí)支持和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策建議

• 人機(jī)協(xié)同模式：AI Agent作為"智能協(xié)作者"，將研究者從繁瑣的數(shù)據(jù)處理中解放出來，專注于科學(xué)思考

百奧利盟的Bio AI Agent并非停留在實(shí)驗(yàn)室階段的構(gòu)想，而是已與大型生物技術(shù)公司、CRO及細(xì)胞與基因治療企業(yè)的深度合作，正系統(tǒng)性地將AI智能轉(zhuǎn)化為可量化的產(chǎn)業(yè)價(jià)值。以下是幾個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景的舉例說明。

智能追溯與合規(guī)性管理：Agent智能輔助

• 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的自動(dòng)解析：面對(duì)海量的紙質(zhì)批次記錄、電子交接單據(jù)，Bio AI Agent利用其強(qiáng)大的自然語(yǔ)言處理與文檔理解能力，自動(dòng)提取關(guān)鍵實(shí)體（如樣本ID、操作員、時(shí)間戳、環(huán)境溫度），將非結(jié)構(gòu)化信息轉(zhuǎn)化為可查詢、可分析的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
  

• 實(shí)驗(yàn)結(jié)果的智能解讀與關(guān)聯(lián)分析：當(dāng)實(shí)驗(yàn)產(chǎn)出結(jié)果（如細(xì)胞活率、病毒滴度檢測(cè)數(shù)據(jù)）后，Agent會(huì)自動(dòng)將其與歷史批次、標(biāo)準(zhǔn)品范圍及本次實(shí)驗(yàn)的完整元數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析。它能智能判斷結(jié)果是否可接受，并主動(dòng)診斷潛在根因，例如：“本次載體回收率低于預(yù)期，與反應(yīng)溫度在T+3小時(shí)出現(xiàn)的短暫波動(dòng)高度相關(guān)。關(guān)聯(lián)批次#B22-108曾出現(xiàn)類似情況，根本原因?yàn)槟吃噭┖行阅芩p?！?strong>
  

• 報(bào)告生成的合規(guī)性咨詢與自動(dòng)修正：在生成實(shí)驗(yàn)或質(zhì)檢報(bào)告時(shí)，Agent化身為“合規(guī)顧問”。它能基于對(duì)CAP/CLIA等法規(guī)知識(shí)的理解，自動(dòng)審核報(bào)告草案的完整性與合規(guī)性，提出諸如“根據(jù)21 CFR Part 11要求，此份報(bào)告缺少對(duì)無效數(shù)據(jù)點(diǎn)的合理解釋”的專業(yè)建議，并能自動(dòng)調(diào)用模板，輔助生成符合監(jiān)管要求的最終版本。

跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)整合與決策支持：從“數(shù)據(jù)孤島”到“決策大腦”

在另一家專注于創(chuàng)新抗體藥物研發(fā)的BioTech公司，Bio AI Agent扮演了“首席數(shù)據(jù)科學(xué)家”助理的角色。

• 一句話復(fù)雜查詢的實(shí)現(xiàn)：研究人員無需學(xué)習(xí)復(fù)雜的數(shù)據(jù)庫(kù)查詢語(yǔ)言或在不同系統(tǒng)間手動(dòng)切換，只需提出諸如“對(duì)比本次臨床試驗(yàn)中實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組在主要終點(diǎn)上的差異，并分析與差異最相關(guān)的患者基線特征”的自然語(yǔ)言指令。

• 自動(dòng)化的數(shù)據(jù)流水線：指令觸發(fā)后，AI Agent自動(dòng)從多個(gè)異構(gòu)數(shù)據(jù)源中，執(zhí)行數(shù)據(jù)抽取、清洗、整合與統(tǒng)計(jì)分析的全流程。

• 洞察而不僅是報(bào)告：系統(tǒng)最終輸出的并非簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)堆砌，而是附有統(tǒng)計(jì)顯著性結(jié)論、可視化圖表及潛在生物學(xué)解釋的初步分析報(bào)告，將研究人員從數(shù)日的數(shù)據(jù)處理工作中解放出來，直接進(jìn)入科學(xué)思考與決策環(huán)節(jié)。

“智能加速器”而非“系統(tǒng)替代者”

Bio AI Agent的核心使命不是顛覆歷經(jīng)多年驗(yàn)證的LIMS、ELN等核心生產(chǎn)系統(tǒng)，而是通過自然語(yǔ)言交互這一最直觀的方式，讓這些系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)和工作流真正“活”起來，賦予它們前所未有的易用性與智能水平。

在實(shí)驗(yàn)室一位研究員只需說出或輸入自然語(yǔ)言指令：“請(qǐng)為新的CAR-T候選分子XYZ開啟一期工藝開發(fā)實(shí)驗(yàn)?！?/p>

理解與規(guī)劃：理解“CAR-T工藝開發(fā)”這一意圖，并自動(dòng)規(guī)劃出所需步驟。

調(diào)用與整合：它不會(huì)替代原有系統(tǒng)，而是讓它們協(xié)同工作：自動(dòng)從LIMS中調(diào)取對(duì)應(yīng)的SOP文件，在項(xiàng)目管理（PM）系統(tǒng)中創(chuàng)建新的實(shí)驗(yàn)任務(wù)與資源分配，并在ELN中生成結(jié)構(gòu)化的實(shí)驗(yàn)?zāi)０搴陀涗涰?yè)面。

呈現(xiàn)與交互：將所有這些信息整合在一個(gè)界面中呈現(xiàn)給研究員，由其進(jìn)行最終確認(rèn)和操作。整個(gè)過程，數(shù)據(jù)仍安全、合規(guī)地存儲(chǔ)在原有權(quán)威系統(tǒng)中，Agent只是讓調(diào)用它們變得無比簡(jiǎn)單。

Bio AI Agent的大腦是LLM，而手和腳等工具是百奧利盟自身的Bio-LIMS（實(shí)驗(yàn)室管理）、Bio-CELL（細(xì)胞治療追溯）、Bio-Research（R&D實(shí)驗(yàn)管理）等核心微服務(wù)，也可以是其他的LIMS、ELN等實(shí)驗(yàn)室使用的系統(tǒng)。

在Bio AI Agent取得階段性成果的同時(shí)，倪毅對(duì)行業(yè)現(xiàn)狀保持著清醒的認(rèn)識(shí)。他在團(tuán)隊(duì)內(nèi)部多次強(qiáng)調(diào)："務(wù)實(shí)大于噱頭，長(zhǎng)期積累勝過短期包裝。"

在實(shí)驗(yàn)室信息化領(lǐng)域，許多公司開始急于給自己貼上"AI Agent"標(biāo)簽——換一個(gè)域名，加一個(gè)"ai"，用幾個(gè)開源工具（如n8n、Goze）做個(gè)自動(dòng)化流程，就自稱是"AI Agent公司"。

然而，倪毅深知：真正的挑戰(zhàn)并不在于貼標(biāo)簽，而在于解決生命科學(xué)企業(yè)的真實(shí)痛點(diǎn)。 實(shí)驗(yàn)室行業(yè)的復(fù)雜性決定了：AI Agent不能只是一個(gè)營(yíng)銷概念，而必須在數(shù)據(jù)、合規(guī)和流程上真正落地。

生命科學(xué)企業(yè)落地AI Agent的典型難點(diǎn)

盡管AI在文本處理上展現(xiàn)出強(qiáng)大潛力，但在實(shí)驗(yàn)室場(chǎng)景中，企業(yè)普遍遇到以下瓶頸：

1. LLM幻覺與回答不準(zhǔn)確

• 對(duì)實(shí)驗(yàn)報(bào)告生成或QC輔助分析時(shí)，模型可能給出"看似合理卻完全錯(cuò)誤"的結(jié)論

• 在法規(guī)審計(jì)場(chǎng)景下，這種幻覺是災(zāi)難性的

2. 結(jié)果不一致，缺乏可重復(fù)性

• 相同輸入多次調(diào)用，輸出內(nèi)容可能差異很大

• 對(duì)實(shí)驗(yàn)報(bào)告或合規(guī)文件而言，這種不一致嚴(yán)重違背了"可追溯"和"可審計(jì)"的行業(yè)底線

3. 多模態(tài)處理不足

• LLM在處理文本時(shí)表現(xiàn)突出，但在實(shí)驗(yàn)室關(guān)鍵數(shù)據(jù)如**圖譜、顯微圖像、電泳結(jié)果**時(shí)，無法可靠解析與生成

• 企業(yè)必須依賴專門的圖像解析工具，再交由Agent調(diào)用

4. 上下文長(zhǎng)度有限

• 一個(gè)完整的實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目，可能跨越數(shù)百頁(yè)數(shù)據(jù)、十年積累的結(jié)果

• LLM受限于上下文長(zhǎng)度，無法一次性消化，容易遺漏關(guān)鍵信息

5. 向量匹配不精準(zhǔn)，容易混淆

• 關(guān)鍵信息，如不同的靶點(diǎn)信息，在embedding檢索中可能被誤判為相同

• 這種錯(cuò)誤在藥物研發(fā)中會(huì)帶來嚴(yán)重后果

這些問題決定了：?jiǎn)慰縇LM不足以滿足生命科學(xué)企業(yè)的準(zhǔn)確性與合規(guī)要求。

為什么僅靠LLM不夠？

實(shí)驗(yàn)室業(yè)務(wù)有著天然的高標(biāo)準(zhǔn)：

• 合規(guī)要求嚴(yán)格：CAP、CLIA、ISO15189等認(rèn)證體系，要求數(shù)據(jù)必須"完整、準(zhǔn)確、可追溯"

• 跨模態(tài)數(shù)據(jù)復(fù)雜：從基因測(cè)序數(shù)據(jù)到質(zhì)譜圖像，從實(shí)驗(yàn)記錄到監(jiān)管報(bào)告，數(shù)據(jù)類型高度異構(gòu)

• 業(yè)務(wù)連續(xù)性不可妥協(xié)：實(shí)驗(yàn)室信息管理系統(tǒng)經(jīng)過多年驗(yàn)證，不能輕易被替換

因此，真正的解決方案不是"為了做Agent而做Agent"，而是：

• 將Agent與傳統(tǒng)IT工具結(jié)合，讓Agent去做"臟活累活"（數(shù)據(jù)清理、字段提取、上下文關(guān)聯(lián)）

• 將多年積累的系統(tǒng)模塊**微服務(wù)化**，作為穩(wěn)定、合規(guī)的執(zhí)行后端

• 通過Agent工作流等編排工具，實(shí)現(xiàn)Agent與微服務(wù)之間的精準(zhǔn)協(xié)作

• 在HITL（Human-in-the-Loop）機(jī)制下，確保關(guān)鍵環(huán)節(jié)有人工復(fù)核，避免幻覺和誤判

務(wù)實(shí)落地的路徑：Agent + 微服務(wù) + IT工具

基于13年的行業(yè)積累，百奧利盟采取了一個(gè)穩(wěn)健的落地路線：

1. 數(shù)據(jù)層：接入儀器流、圖譜、文檔；由OCR/圖像解析工具處理，再交給Agent

2. Agent層：

• NLP/IE Agent：提取樣本ID、批次參數(shù)

• Compliance Agent：自動(dòng)比對(duì)CAP/CLIA要求

• QC Agent：發(fā)現(xiàn)異常波動(dòng)

3. 編排層：定義Agent調(diào)用順序、重試邏輯、人工復(fù)核環(huán)節(jié)

4. 執(zhí)行層：樣本管理、批次QC、報(bào)告生成、審計(jì)日志等業(yè)務(wù)微服務(wù)

5. 人工監(jiān)督：關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)HITL，把關(guān)準(zhǔn)確性

這種"智能前端 + 穩(wěn)定后端"的架構(gòu)，避免了LLM的盲點(diǎn)，同時(shí)充分利用企業(yè)多年積累的IT資產(chǎn)。

倪毅的專業(yè)判斷：拒絕"偽AI化"，走向務(wù)實(shí)AI

倪毅在多個(gè)場(chǎng)合強(qiáng)調(diào)：

"AI Agent的確為實(shí)驗(yàn)室信息化帶來了新的可能性，但我們必須承認(rèn)：它不是萬能的，不能替換掉所有系統(tǒng)；它也不能流于形式，只停留在workflow demo。"

真正有價(jià)值的路徑，是讓Agent成為增強(qiáng)器，而不是替代品：

• 解決非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、跨模態(tài)解析、上下文理解的"難點(diǎn)"

• 與系統(tǒng)微服務(wù)、IT工具形成合力

• 最終把AI融入實(shí)驗(yàn)室的真實(shí)業(yè)務(wù)和合規(guī)需求中

這種冷靜務(wù)實(shí)的態(tài)度，恰恰體現(xiàn)了百奧利盟在Bio AI Agent領(lǐng)域的專業(yè)性——不僅有成功經(jīng)驗(yàn)，更有對(duì)挑戰(zhàn)的深刻認(rèn)識(shí)和對(duì)教訓(xùn)的反思總結(jié)。

05 未來愿景：

未來，倪毅與百奧利盟的愿景遠(yuǎn)不止于自然語(yǔ)言交互與流程自動(dòng)化。他們目標(biāo)是打造這樣一個(gè)Bio AI Agent：它不僅能響應(yīng)指令，更能主動(dòng)洞察。這意味著它能夠深度融合并分析實(shí)驗(yàn)室沉淀的歷史數(shù)據(jù)、動(dòng)態(tài)收集全球最新的外圍科研知識(shí)、系統(tǒng)梳理企業(yè)內(nèi)部的專有知識(shí)，最終形成一個(gè)基于海量多源數(shù)據(jù)和穩(wěn)健實(shí)驗(yàn)室微服務(wù)的真正智能融合體，成為一個(gè)永不疲倦的“首席數(shù)據(jù)科學(xué)家”。

喚醒沉睡的數(shù)據(jù)金礦

要實(shí)現(xiàn)這一愿景，核心在于激活那些散落在各處的、“沉睡”的數(shù)據(jù)。未來的Bio-AI Agent將具備強(qiáng)大的歷史數(shù)據(jù)挖掘能力，致力于：

• 深度解析：智能解讀企業(yè)多年來積累的非結(jié)構(gòu)化實(shí)驗(yàn)記錄、報(bào)告與圖譜。

• 無縫關(guān)聯(lián)：自動(dòng)打通并關(guān)聯(lián)分散在LIMS、ERP、ELN等不同系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)碎片，形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)視圖。

• 規(guī)律發(fā)現(xiàn)：運(yùn)用高級(jí)算法，發(fā)現(xiàn)隱藏在海量歷史數(shù)據(jù)中的深層規(guī)律、微妙關(guān)聯(lián)與潛在模式。

• 洞察生成：基于上述發(fā)現(xiàn)，自動(dòng)生成具有前瞻性的數(shù)據(jù)洞察報(bào)告，為未來的研究方向和戰(zhàn)略決策提供強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)支持。

屆時(shí)，Bio AI Agent將不再是一個(gè)懸浮于業(yè)務(wù)之上的工具，而是一個(gè)深深植根于所有信息系統(tǒng)堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)之上的智能引擎。它既是實(shí)驗(yàn)室日常運(yùn)營(yíng)的“智能中樞”，也是驅(qū)動(dòng)生物醫(yī)藥研發(fā)從“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)”邁向“數(shù)據(jù)與智能驅(qū)動(dòng)”的核心動(dòng)力。