人类监督下的智能体式AI：从假设生成到实验辅助的药物重定位
该研究开发了RepurAgent——一个由监督智能体与规划智能体协调研究、预测、数据、报告四个子智能体、并采用人在回路设计、情景记忆与检索增强生成的分层多智能体系统，在急性髓系白血病、回顾性COVID-19抗病毒筛选和多种硫酸酯酶缺乏症三个场景中验证其可贯穿药物重定位生命周期，分别获得专家盲评认为比普通LLM基线更具新颖性与机制可信度的候选、在无预设阈值下对化合物排序达到最高0.99的AUC-ROC并标记出人工复核遗漏的混杂因素、以及从5000个化合物中优先选出81个高置信候选并获得领域专家佐证。