Robin：用于自动化科学发现的多智能体系统
人工智能
2025-05-20 v1 多智能体系统
定量方法
摘要
科学发现由背景研究、假设生成、实验和数据分析的迭代过程驱动。尽管最近在将人工智能应用于科学发现方面取得了进展，但尚无系统能够在单一工作流中自动化所有这些阶段。在这里，我们引入了 Robin，第一个能够完全自动化科学过程关键智力步骤的多智能体系统。通过整合文献检索智能体与数据分析智能体，Robin 可以生成假设、设计实验、解读实验结果并生成更新后的假设，实现了一种半自主的科学发现方法。将该系统应用于实际，我们发现了一种治疗干性年龄相关性黄斑变性（dAMD）的新方案——dAMD 是发达国家失明的主要原因。Robin 提出增强视网膜色素上皮吞噬作用作为治疗策略，并识别并验证了一个有前景的治疗候选药物 ripasudil。Ripasudil 是一种临床使用的 Rho 激酶（ROCK）抑制剂，此前从未被提出用于治疗 dAMD。为了阐明 ripasudil 诱导吞噬作用上调的机制，Robin 随后提出并分析了一项后续的 RNA-seq 实验，揭示了 ABCA1 的上调——一种关键的脂质外排泵和潜在的新靶点。本报告正文中的所有假设、实验计划、数据分析和数据图表均由 Robin 生成。作为第一个在迭代实验室闭环框架中自主发现并验证新型治疗候选药物的 AI 系统，Robin 建立了 AI 驱动科学发现的新范式。
引用
@article{arxiv.2505.13400,
title = {Robin: A multi-agent system for automating scientific discovery},
author = {Ali Essam Ghareeb and Benjamin Chang and Ludovico Mitchener and Angela Yiu and Caralyn J. Szostkiewicz and Jon M. Laurent and Muhammed T. Razzak and Andrew D. White and Michaela M. Hinks and Samuel G. Rodriques},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.13400},
year = {2025}
}