LabAgent：用AI智能体为科研发现定制任意研究中枢
事件
科研是强调传承的连续过程，但学生毕业等人员流动常导致辛苦开发的方法无人能复现，资源投入难以延续。为此，研究者提出LabAgent，一个为实验室持续工作量身定制的复现与发现框架。
LabAgent采用两种机制：一是保证所有技能都可被执行和验证，二是记录纠错方法与经验，使后续研究者能直接修正或规避同类错误。团队将其应用于生命科学多个领域，包括药物性质预测、生物医学问题分析、蛋白质变异效应预测和统计遗传学。
结果显示，LabAgent在每个领域都排名第一，超过商业通用智能体，并能准确复现已发表论文中的图表。这表明LabAgent能有效整合并合理扩展实验室知识，对面临人员更替、方法传承困难的科研团队尤具价值，也为AI智能体在专业科研场景的落地提供了新思路。
来源
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*采集源：arXiv cs.AI*