Axtria Ignite 2025会议汇聚数百位全球制药公司高管，共同探讨代理AI（Agentic AI）在行业中的未来发展方向。通过专题讨论、炉边谈话及现场演示，这场闭门会议揭示了人工智能加速制药运营的成功案例与现存挑战。
代理AI成为焦点
生成式AI革命虽激发制药行业热情，但正如Axtria在开幕式工作坊所言，该技术仍困于"试点炼狱"——难以实现规模化部署。通用大语言模型（LLMs）在数据复杂的生命科学领域存在准确性和成本瓶颈。某首席数字与技术官在主会场直言"90%的模型会失败"，目前AI应用仅处于"第一局的底部"。此时，具备自主推理能力的代理AI应运而生。
代理AI通过叠加推理与自主决策能力，构建能独立执行特定功能的智能体。这些系统一旦明确目标，便会主动推进任务，通过结果反馈持续优化。与传统生成式AI不同，它们无需持续指令输入。
通用AI的局限性
虽然代理AI同样调用大语言模型，但未经领域优化的LLMs存在合规风险与幻觉问题。系统调用次数越多，幻觉导致系统可靠性下降的可能性越高。解决方案在于领域训练与私有优化的LLMs——如Axtria构建的制药行业专用模型。这类定制模型因使用特定数据集，幻觉率显著降低且成本更低，因为企业拥有而非租赁模型。
高度专业化的代理仅专注特定角色，避免了通用模型的冗余信息过载。某商业洞察执行总监指出："在分析领域，特别是代理AI应用中，我们能实现的数据探索、模式识别和医生辅助能力潜力巨大。"
代理AI实战案例
演示环节展示了代理AI的实际应用效果。Axtria的SalesIQ系统能综合考虑奖金分配、绩效排名和信用逻辑等因素，进行复杂决策调整。当区域总经理要求优化超负荷区域的工作量分配时，系统可自动分析最优ZIP代码迁移方案。某全球十大药企美国区规划主管强调："我们常被问能否合并或解散特定区域，具备复杂分析能力的代理系统将极大助益此类决策。"
应对实施挑战
技术成功取决于团队培训与文化适配。会议多次强调，需通过少数核心用户示范价值，进而形成变革网络。某药企商业数据科学副总裁指出："如何让员工兴奋并主动参与？他们最终会成为变革推动者。"降低工具使用门槛和转化员工对AI替代工作的担忧同样关键。
构建可信系统
Ignite多位发言者强调用户信任的重要性——不仅信任工具本身，更要信任开发流程。治理机制在此过程中发挥核心作用。某制药企业决策科学与AI高级总监表示："过去我们依靠清单确保机器学习模型正常运作。随着生成式AI普及，企业将治理置于首位。"
代理AI的系统集成需创新思维。某健康数据分析主管比喻："就像让自动驾驶汽车遵循马车规则"。系统设计需确保人类监督，防止AI失控。多位专家建议从高影响力试点项目切入，尽早让合规团队参与，以实现规模化部署。
未来展望
45位来自全球五大药企的代表指出，代理AI将极大减少实验次数，但验证环节仍不可缺。某首席数字与技术官预测："实验数量将大幅压缩，但验证目标所需的实验数将显著下降。"该技术还将通过无接触提交等方式简化临床试验文书流程，预计每年可节省处理75,000页文件的人力成本。
针对医生信息过载问题，药企需通过数字健康技术将复杂治疗信息内嵌至药物本身。某演讲者预判二十年后的格局："需要数字封装说明分子为何在特定患者群体有效，如何监测安全性及疗效。"等待保险公司揭示药物适用人群的企业将面临落后风险。
Axtria Ignite 2025展示的未来图景表明，从公共数据集驱动的不可靠模型，转向领域定制的代理AI系统，并构建人机协同机制，将成为推动生命科学革命的关键路径。
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