面向蛋白质发现与定向进化的自进化AI智能体

摘要

蛋白质科学发现一直受制于信息与算法的人工编排，而通用智能体在复杂领域项目中能力不足。VenusFactory2 提供了一个自主框架，借助自进化的多智能体基础设施，从静态工具使用转向动态工作流合成，以应对蛋白质相关需求。它在 VenusAgentEval 基准上超越了一系列知名智能体，并能从单个自然语言提示出发自主组织蛋白质的发现与优化。

面向蛋白质发现与定向进化的自进化AI智能体：论文配图 — 图 1：VenusFactory2 架构和评估。 a，蛋白质科学中人工智能工具交互范式的演变，从静态编程接口转向动态、自然语言驱动的自主编排。 b，多代理架构包含五个专门的功能角色，用于协作推理和执行。 c，四阶段操作工作流程说明了任务分解和工具调用的迭代过程。 d，VenusFactory2 与一套最先进的通用 LLM 和跨 VenusAgentEval 基准的三个复杂性层的特定领域代理的性能比较评估。