В мире науки иногда кажется, что компьютеры тоже устраивают чаёпития — только подают не пирожные, а гипотезы. Агентный ИИ описан в недавней Perspective в Nature Biotechnology как новая форма командной науки: не один гигантский языковой модель, а оркестр виртуальных агентов, каждый с ролью — от рецензента литературы до дизайнера эксперимента.
Эти “роли́-плейящие” агенты умеют читать статью, формулировать гипотезу, собирать данные и даже планировать тесты. Уже есть впечатляющие прецеденты: виртуальная лаборатория AI‑агентов помогла спроектировать нанободибы против SARS‑CoV‑2 (Swanson et al., Nature 2025), платформы объединяют большие онтологии и биографы знаний (BioContextAI, BioCypher), а комбинирование RAG, RL и архитектур «chain‑of‑thought» усиливает рассуждение и проверку идей.
Но романтика автоматизации сопровождается трезвым списком проблем: модели склонны к галлюцинациям, рискуют «обмануть» систему вознаграждений, нуждаются в надёжной памяти и валидации, а также требуют заботы об конфиденциальности и энергетическом бюджете. Регуляция, федеративное обучение и строгие бенчмарки — не прихоть, а необходимость. Этические вопросы и прозрачность — это те рамки, которые превратят быстрый in silico прогресс в устойчивый вклад в здоровье людей.
Для исследователя будущего агентные системы — не враги, а соратники: они повышают темп открытий, освобождая время для творческих инсайтов и сложных решений. Главное — помнить, что даже самый идеальный алгоритм остаётся инструментом в руках человека: задавать цели, проверять результаты и не бояться спорить с виртуальным коллегой. Поделиться исходной статьёй: https://www.nature.com/articles/s41587-026-03035-1.