通过智能代理加速药物发现：DMTA 循环中实验室自动化的多代理方法
软件工程
2025-07-15 v1 人工智能
多智能体系统
摘要
药物行业面临前所未有的挑战，传统方法难以满足现代疗法开发的需求。本文引入了一种新型人工智能框架 Tippy，通过专门设计的 AI 代理在设计-制造-测试-分析（DMTA）循环中实现实验室自动化。我们的多代理系统包含五个专门代理——主管代理、分子代理、实验室代理、分析代理和报告代理，以及安全护栏 oversight—each 旨在在药物发现流程的特定阶段中取得佳绩。Tippy 是首个为自动化 DMTA 循环实现专用 AI 代理的生产就绪方案，为 AI 如何改变实验室工作流程提供了具体案例。通过运用能够进行推理、规划和协作的自主 AI 代理，我们展示了 Tippy 在保持药物研究所必需科学严谨性的同时，加速了 DMTA 循环。该系统在工作流程效率、决策速度和跨学科协调方面实现了显著提升，为 AI 辅助药物发现开辟了新范式。
引用
@article{arxiv.2507.09023,
title = {Accelerating Drug Discovery Through Agentic AI: A Multi-Agent Approach to Laboratory Automation in the DMTA Cycle},
author = {Yao Fehlis and Charles Crain and Aidan Jensen and Michael Watson and James Juhasz and Paul Mandel and Betty Liu and Shawn Mahon and Daren Wilson and Nick Lynch-Jonely and Ben Leedom and David Fuller},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.09023},
year = {2025}
}