綜合整理自：智藥局、生物信息與機器學習

長期以來，人力的有限性嚴重阻礙著生命科學的發展，而智能體（Agent）的出現，有望打破這一瓶頸。7 月 10 日，全球首個通用生物醫學 AI 智能體 Biomni 正式開源，相關代碼及文件已在 GitHub 發布，目前已獲得超過 700 星，任何人都可以下載并進行本地部署。

開源地址：https://github.com/snap-stanford/Biomni

今年 6 月，來自斯坦福大學的研究團隊，聯合 Genentech、Arc Institute、加州大學舊金山分校、普林斯頓大學等多個頂尖機構，發表了研究論文Biomni: A General-Purpose Biomedical AI Agent，首次向全球展示了這一突破性成果。

作為一款通用生物醫學智能體，Biomni 能夠自主執行橫跨遺傳學、基因組學、微生物學、藥理學和臨床醫學等多個領域的復雜研究任務。其核心創新在于構建了一個統一的研究環境（Biomni-E1），整合了 150 個專業生物醫學工具、105 個軟件包和 59 個數據庫，使 AI 能夠像真正的科學家一樣，調用各類資源、生成實驗代碼，甚至指導濕實驗操作。

在多項基準測試中，Biomni 表現卓越：

• 在人類最后考試（HLE）中，其準確率達 17.3%，遠超基礎大語言模型（6.0%）和傳統編碼智能體（12.8%）。

• 在 LAB-Bench 測試中，Biomni 在序列問答（SeqQA）任務中的準確率高達 81.9%，超越人類專家水平（78.8%）。

• 在實際應用中，Biomni 成功完成了基因克隆、多組學數據分析、可穿戴設備健康監測等任務，甚至自主發現了骨骼發育中的新轉錄因子（如 AUTS2、ZFHX3）。

Biomni 團隊表示，此次開源旨在推動全球科研社區共同優化該系統，并已開放征集新工具、數據集和軟件資源，以構建下一代生物醫學智能環境 Biomni-E2。

AI 智能體的崛起正推動「虛擬科學家」時代的到來。今年 5 月，由前谷歌 CEO 投資的 FutureHouse 發布的多智能體系統 Robin，僅用 10 周就發現了一種潛在治療干性老年黃斑變性（AMD）的藥物 Ripasudil。

未來，每一位生物學家都可能配備 AI 助手，科研模式將從「人類孤軍奮戰」轉向「人機協同」，大幅提升研究效率，加速科學突破。

我們長期為科研用戶提供前沿資訊、實驗方法、選品推薦等服務，并且組建了 70 多個不同領域的專業交流群，覆蓋PCR、細胞實驗、蛋白研究、神經科學、腫瘤免疫、基因編輯、外泌體、類器官等領域，定期分享實驗干貨、文獻解讀等活動。

添加實驗菌企微，回復【】中的序號，即可領取對應的資料包哦～

【2401】論文寫作干貨資料（100 頁）

【2402】國內重點實驗室分子生物學實驗方法匯總（60 頁）

【2403】2024 最新最全影響因子（20000+ 期刊目錄）

【2404】免疫學信號通路手冊

【2405】PCR 實驗 protocol 匯總

【2406】免疫熒光實驗 protocol 合集

【2407】細胞培養手冊

【2408】蛋白純化實驗手冊

【2501】染色體分析方法匯總

【2502】國自然中標標書模板

【2503】WB 實驗詳解及常見問題解答

【2504】DeepSeek 論文寫作常用口令

【2505】中國科學院期刊分區表（2025 年最新版）

【2506】期刊影響因子（2025 年最新版）