为生物学中的智能体铺路

摘要

Laura Luebbert 在文章中提出，生物数据基础设施需要为智能体而设计。团队以从 NCBI Virus 数据库检索序列数据为案例，测试了 Claude、Biomni Open Source（Biomni OSS）、Edison Analysis、GPT 等科研智能体，发现即使最强的模型也未能稳定达到构建可靠数据集所需的精度；在加入确定性检索层 gget virus 后，准确率接近 100%。结论是：当下确定性检索工具对智能体工作流的可靠性至关重要，生物数据库应把智能体视为规模化用户来设计。作者以旧城与软件基础设施类比，说明现有生物学数据格式异构、分散、依赖一次性脚本，难以导航。