制药行业对智能体AI的合理预期：第三部分——挖掘智能体AI潜力 - 创新药物

制药行业对智能体AI的合理预期：第三部分——挖掘智能体AI潜力What’s Reasonable to Expect from Agentic AI in Pharma? Part Three: Tapping Agentic AI’s Potential

环球医讯 / 创新药物来源：www.pharmtech.com美国 - 英语2025-10-04 23:00:44 - 阅读时长5分钟 - 2289字

本文深入探讨智能体AI在制药研发领域的应用前景，强调其自主推理与决策能力如何匹配生命科学行业的数据密集特性，指出成功部署需采取战略化整体思维避免碎片化应用，平衡AI自由度与管控机制以实现合规创新，并阐明人类角色将转向监督式管理，同时结合CIOMS药物警戒指南说明行业需建立动态治理框架，在确保伦理标准与监管合规的前提下释放多智能体系统的协同价值，最终推动制药研发效率的革命性提升。

在本系列三篇文章的最终篇中，作者探讨了智能体AI在制药研发领域的应用潜力。

智能体人工智能（AI）——即目标驱动型AI“智能体”的自主协调技术——因其可能重新定义组织运作方式，被视为自ChatGPT问世以来AI领域最重大的变革。其自主性体现在AI智能体及其协调者（或称“超级智能体”）能够推理、综合知识，并自适应地确定及协调达成目标所需的任务与交互。

推理、预判、生成洞见与知识、优化决策的能力，与生命科学行业高度契合。该行业数据丰富、流程繁重且结果至关重要。随着制药业对智能体AI的关注度日益提升，本系列（可查阅第一、二部分）探讨了该技术在制药研发中的潜力，最终篇聚焦于最大化智能体AI效益的关键成功要素。

关键成功要素

部署智能体AI的前提是组织具备战略级而非战术级的AI愿景，即通过跨多个应用场景发挥技术的累积效益。这要求采用更系统化、深度整合的部署方式。

智能体AI系统的核心价值在于以最优方式达成最终目标，并自主决定实现路径——充分调用并推演所有可用资源。智能体AI在达成既定目标的过程中，提供自主推理决策与持续自适应的优势。随着各智能体基于自身推断或新洞见不断优化工作方式，整体效益将呈倍数增长。

因此，当工作流程边界模糊、智能体创造性协作以优化目标达成时，技术需要顶层规划与适当机制来确保产生最优且可信的效益。此类机制应如何构建？

整体化思维

第二部分曾警示避免AI部署的“散弹枪”式策略——必须超越孤立、小众的应用场景，方能实现更具颠覆性的广泛影响。若持续采用零散的案例化部署，将限制AI效益的充分发挥。Forrester报告指出，将AI智能体困在“围墙花园”中存在风险。

唯有打破这些壁垒，企业才能通过整合或新挖掘的知识（例如来自此前无法获取的洞见）实现工作方式的跨越式变革，并全面提升工作影响力。

为发挥智能体AI的广泛影响，需相关职能负责人展开跨学科对话，同时引入具备领域专长的真正AI实践者共同制定愿景并设计规划。

自由度与管控：寻求平衡

在制定智能体AI的全局规划时，必须深入探讨当前及未来的合规要求，确保从初始阶段即纳入伦理标准与动态监管义务等要素。由于智能体AI通过高级推理自主决定目标实现路径，设定风险防控机制以避免越轨行为至关重要，此即“有限自主性”。

考虑专业智能体各自拥有特定操作权限与数据访问权，当边界模糊、智能体以难以预测的方式无缝协作时，强化数据治理与隐私管控的需求尤为迫切。

然而，若企业急于固化治理框架，则可能扼杀未来应用场景的灵活性。为负责任地协调AI智能体，企业不仅需要适配的多智能体框架（协调多个自主AI智能体达成共同目标的载体），还需确保该过程合规、透明且可信的机制。

现有多种开源多智能体框架支持构建由多个自主智能体协作的复杂任务系统，例如AutoGPT和LangChain的多智能体协调技术。但这些框架侧重任务分解与协调，无法原生管理信任机制、情境化决策或风险感知治理——相关设计必须从初始阶段嵌入，并随技术演进、新场景涌现及法规变化而动态调整。

同时，追求静态僵化的合规可能抑制智能体AI潜力。此处设计考量尤为关键，治理机制需兼具风险管控与促进创新的双重职能。

人类仍将深度参与智能体AI场景，但在协调性、自主性、自适应的多智能体生态系统中，人机需作为工作流程的共同参与者（人类保留最终控制权）。

过去应用于特定场景的AI（侧重流程自动化）采用“人在环中”决策模式，即在预设节点进行人工干预。而在更广泛、自主、自适应的AI环境中，重点转向“人在环上”质量控制——仅当特定条件触发时，人类专家才介入。这既赋予AI智能体充分自由以优化任务执行，又避免其在遭遇全新复杂场景时越界。具体尺度需由行业与组织自行判定。