AI for Science，Nature!

本文介绍了一个名为Robin的多智能体系统，实现了实验生物学假说生成与数据分析的全面自动化。背景方面，人类知识快速增长，但解释、综合知识并生成假说的技术相对滞后，而药物开发尤其依赖多学科知识的综合速度。研究目的是开发一个能够自动完成科学发现周期的系统，并验证其在治疗学领域的应用潜力。Robin通过文献检索智能体（Crow和Falcon）与数据分析智能体（Finch）融合，自主生成假说、设计实验、分析结果并迭代优化。结论是，Robin成功识别出干性年龄相关性黄斑变性（dAMD）的潜在治疗候选药物，提出了以增强视网膜色素上皮细胞吞噬作用为策略，并验证了利帕舒地尔（ripasudil）与KL001的体外药效。该系统在30分钟内分析了约825篇参考文献，将发现周期从预计的800多小时缩短至不足两小时，为人工智能驱动的科学发现建立了新范式。