Зачем вообще говорить об агентной науке
Мы привыкли к ИИ как к умному калькулятору: он помогает с анализом данных, но решения и эксперименты остаются за людьми. Исследователи предлагают другой взгляд: агентный ИИ переходит к роли автономного научного партнера. Он читает литературу, формулирует гипотезы, планирует эксперименты, запускает роботов или симуляции, анализирует результаты и исправляет собственные ошибки — и все это в замкнутом цикле. Такой подход они называют Agentic Science и показывают, как он складывается из прорывов больших языковых моделей, мультимодальных систем и исследовательских платформ.
Авторы описывают эволюцию по уровням:
-
Уровень 1 — «оракул»: модели точечно решают задачи, но инициатива у человека.
-
Уровень 2 — автоматизированный ассистент: ИИ сам выполняет целые этапы исследования по заданной цели.
-
Уровень 3 — автономный партнер: агент ведет полный цикл от гипотез до валидации с минимальной поддержкой человека.
-
Уровень 4 — перспектива: ИИ не только открывает факты, но и изобретает новые приборы и научные подходы.
Сдвигается и роль ученого: он становится стратегом, который задает цели, контролирует безопасность, проверяет логи рассуждений и собирает результаты в понятный научный рассказ.
Из чего сделан научный агент
Команда делает простую анатомию агентного ИИ — пять базовых способностей, которые вместе дают научную самостоятельность:
-
Планирование и рассуждение: перевод цели в шаги, проверка гипотез, поиск альтернатив.
-
Интеграция инструментов: доступ к БД и поиску, код, симуляторы, лабораторные роботы.
-
Память: долговременные знания, краткосрочный контекст, прослеживаемость вычислений.
-
Мультиагентная система: роли, критика, дебаты и согласование решений внутри команды агентов.
-
Оптимизация и самоэволюция: самокритика, обучение на собственных ошибках, улучшение модели мира.
Основные способности научных агентов.
Как работает цикл научного открытия
Agentic Science — это не линейный конвейер, а гибкая петля из четырех шагов:
-
Наблюдение и гипотезы: агент читает литературу, строит граф знаний, предлагает проверяемые идеи.
-
План и эксперимент: формирует план, пишет код, запускает симуляции или управляет роботизированной установкой.
-
Анализ данных: парсит таблицы и графики, сопоставляет с ожиданиями, обновляет уверенность в гипотезах.
-
Синтез и эволюция: оформляет выводы, устраивает внутреннее рецензирование, повторяет ключевые опыты и обновляет собственные стратегии.
Шаги можно переставлять и пропускать — агент приспосабливает цикл к задаче и ограничениям по времени и ресурсам.
Где это уже работает
-
Химия: ИИ-соавтор автономно спроектировал и выполнил реакцию на роботизированной установке; соединяет текст, базы реакций и расчеты; помогает проектировать пористые материалы.
-
Биотехнологии: агент предложил новые терапевтические цели и самоулучшался на основе обратной связи; спроектировал нанотела против SARS‑CoV‑2; предложил репозиционирование препарата для глазных заболеваний.
-
Материалы и физика: виртуальные среды ускоряют поиск композиций и управление сложными симуляциями.
Естественно-научные исследования на основе агентного ИИ. На рисунке показаны только репрезентативные задачи.
Что пока мешает
-
Воспроизводимость и прослеживаемость: нужны полные логи промтов, кода, параметров приборов и версий данных.
-
Проверка новизны и причинности: правдоподобный текст не равен новому знанию; гипотезы должны быть проверяемы.
-
Прозрачность рассуждений: как агент пришел к плану, что повлияло на выбор эксперимента.
-
Безопасность и бюджет: особенно в химии и биологии, где ошибка стоит дорого.
-
Сотрудничество человека и агента: кто принимает финальные решения, как распределять ответственность.
Куда все идет
Авторы предлагают дорожную карту: от устойчивых, воспроизводимых агентов к системам, которые не только открывают факты, но и изобретают новые методы и приборы. В качестве амбициозной цели — «Нобелевский тест Тьюринга»: показать, что агент способен на открытия нобелевского уровня в реальном научном процессе.
Почему это важно
Главная ценность работы — единый фреймворк. Он связывает способности агента, процессы научного цикла и конкретные домены, помогая лабораториям проектировать системы как целостных научных партнеров. Переход к Agentic Science сопровождается реальной практикой: появляются бенчмарки, открытые платформы и примеры реальных открытий. Следующий шаг — стандарты качества и прозрачные протоколы кооперации между людьми и агентами.
***
Если вам интересна тема ИИ, подписывайтесь на мой Telegram-канал – там я регулярно делюсь инсайтами по внедрению ИИ в бизнес, запуску ИИ-стартапов и объясняю, как работают все эти ИИ-чудеса.
Автор: andre_dataist
