商用机器人搭出闭环实验台：智能体优化比贝叶斯优化少用最多52%迭代
一台由商用实验室机器人、吸光度读板机和可替换优化器组成的自驱动实验室实验台，在六个独立实验中各完成48轮无人干预的闭环迭代，累计超过24小时。系统在六个实验中的五个把目标吸收光谱匹配到测量误差以内，平均RMSE为若干OD。在同一物理回路中，基于Claude Opus 5的智能体优化在三个目标上都比贝叶斯优化用更少迭代匹配成功，其中目标1减少52%、目标2减少32%，并在贝叶斯优化48轮内未能匹配的目标3上于11轮内收敛。
智能体学会否决自己：金刚石自旋实验先判无效，改协议后才拿到支持理论的证据
一个由大语言模型智能体分工协作的自主实验室，在金刚石氮-空位色心自旋系综上研究“预测任意相位控制微波脉冲序列响应所需的最少校准次数”。主智能体把原先91次的上界收紧为10次的精确最小值；首次实验虽满足全部十项预设精度判据，却因相位与参考对照失败被判为不确定，智能体在不放宽判据的前提下修改采集协议，最终测量支持理论预测，而两种插值方法预测为零。
在自主实验室中基于证据的智能体处方开发
该研究提出 Andromeda 2——一个基于结构化内部实验证据进行推理并调用计算与实验工具的智能体系统，在紫杉醇自乳化给药系统（SEDDS）开发中，于匹配的 96 个处方预算下取得 50% 高 AUC 命中率（Andromeda 1 为 17%、湿实验 DoE 为 2%），并识别出 12 个满足全部四项目标产品特征（TPP）的处方（分别为 6 个和 0 个），同时通过消融实验显示获取结构化内部证据使平均 AUC 提高 34%。
已读完全部报道