深度研究智能体在药物资产发现中的突破

2026-02-18 09:00:00 · 1 minute read

生物医药创新正在发生深刻变革：越来越多的新药资产源自美国境外，并通过区域性的非英语渠道披露。最新数据显示，超过 85% 的专利申请来自美国以外，其中中国约占全球总数的一半；学术成果中非美国来源的比例也在快速增长。行业估计，中国在全球药物开发中的份额约为 30%，涵盖 1200 多个新型候选药物。在这一高风险环境中，未能发现"隐藏"资产将给投资者和业务拓展团队带来数十亿美元的风险。

这正是深度研究智能体大显身手的新战场。2026年2月16日提交到 arXiv 的论文"Hunt Globally: Deep Research AI Agents for Drug Asset Scouting"（arXiv:2602.15019）揭示了这一领域的最新进展。

药物资产发现：覆盖至关重要的竞争

药物资产发现本质上是一个"覆盖至关重要的竞争"（coverage-critical competition）。在这个领域，速度和完整性直接决定价值。投资者和业务拓展团队需要在全球范围内、跨语言、跨渠道地搜寻潜在药物资产——那些可能出现在中文期刊、日文会议论文、韩文专利文档中的关键信息。

传统方法面临巨大挑战：

Bioptic Agent：树状自学习智能体

论文提出的 Bioptic Agent 是一个调优过的、基于树状结构的自学习智能体，旨在实现完整、无幻觉的资产发现。其核心特点包括：

1. 树状结构

Bioptic Agent 采用树状搜索策略，能够系统性地探索异构、多语言的来源。这种结构确保了：

2. 多智能体流水线

研究团队构建了一个极具挑战性的完整性基准测试，使用多语言多智能体流水线：

3. LLM-as-judge 评估

为了准确评估性能，研究团队使用 LLM-as-judge 评估方法，并经过专家观点校准。这种方法比传统自动化指标更能反映实际应用场景的质量。

性能对比：显著领先

论文将 Bioptic Agent 与多个前沿系统进行了对比，结果令人印象深刻：

Bioptic Agent 的 F1 分数比第二名高出 23.5 个百分点，领先优势显著。更值得注意的是，论文还发现性能随着计算资源的增加而陡峭提升，这支持了"更多算力带来更好结果"的观点。

技术启示

这项研究对深度研究智能体的发展具有重要启示：

1. 任务特定调优的重要性

通用大语言模型虽然强大，但在药物资产发现这种高度专业的任务上，经过任务特定调优的智能体可以取得显著更好的性能。

2. 多语言能力是关键

在全球化背景下，AI 智能体必须具备真正的多语言能力，而不仅仅是翻译能力。能够理解不同语言的学术期刊、专利文档、行业报告，是深度研究智能体的核心竞争力。

3. 完整性优于速度

在某些应用场景中，发现所有相关信息（高召回率）比快速提供部分答案更重要。药物资产发现就是这样：遗漏一个潜在机会的代价远大于多花几天时间进行完整搜索。

4. 可扩展架构

树状结构为智能体提供了天然的可扩展性。随着计算资源的增加，性能可以持续提升，而不是很快遇到瓶颈。

行业影响

这项技术的影响远不止于药物发现：

投资研究与尽职调查

投资者需要对潜在投资标的进行全面、深入的研究。深度研究智能体可以：

知识产权布局

企业需要在全球范围内监控专利申请、技术趋势。智能体可以：

学术研究

研究人员需要追踪最新的学术进展。智能体可以：

未来展望

药物资产发现是深度研究智能体的一个典型应用场景：信息来源分散、多语言、需要高完整性、竞争激烈。随着这类智能体的成熟，我们可能会看到：

  1. 专业化智能体生态：不同行业将有专门优化的深度研究智能体
  2. 人机协作模式：人类专家与 AI 智能体协同工作，各自发挥优势
  3. 实时信息整合：智能体能够实时整合全球多语言信息源
  4. 可解释性增强：虽然深度学习模型是黑箱，但智能体的决策路径可以变得可追溯

参考文献

Vlad Vinogradov. “Hunt Globally: Deep Research AI Agents for Drug Asset Scouting in Investing, Business Development, and Search & Evaluation”. arXiv:2602.15019. Submitted 16 Feb 2026. 论文链接：https://arxiv.org/abs/2602.15019

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