Google AI “共同科学家”：多 Agent 系统加速科学假设生成

Google 于 2025 年 2 月 19 日发布 AI Co-Scientist：一个基于 Gemini 2.0 构建的多 Agent 系统，定位是科学家的“虚拟合作者”——不只做文献综述，还要生成新的研究假设、实验方案与操作流程（Google Research 官方博客，2025-02-19）。

六个 Agent 与一个自我改进的循环#

官方博客写明，系统由一组分工明确的 Agent 组成——Generation、Reflection、Ranking、Evolution、Proximity、Meta-review——由 Supervisor 分配任务与算力，再用自动反馈反复生成、评价、改进假设。

官方博客把关键机制归纳为三类：以自我博弈为基础的“科学辩论”用于生成假设，排名锦标赛用于比较多条假设，“进化”过程用于提升质量。假设的自动评分用锦标赛得出的 Elo 分数；博客同时注明，这个 Elo 是自动评估，不是独立真值。

三项生物医学任务上的实验验证#

Google 与外部实验室做了三项端到端验证：

• 急性髓系白血病（AML）药物重定位：系统提出的重定位候选药经体外实验验证，能在临床相关浓度下抑制多个 AML 细胞系的肿瘤活性。
• 肝纤维化靶点发现：系统提出、并排序筛选出有临床前证据的表观遗传靶点，在人肝类器官中显示抗纤维化活性；官方博客称所建议药物的 p 值均小于 0.01。
• 抗菌素耐药性机理：研究者要求系统解释 cf-PICI 为何能存在于多种细菌中，系统独立提出“cf-PICI 与多种噬菌体尾部互作以扩大宿主范围”。这一结论此前已由实验室完成实验验证、但尚未公开，与 Imperial College London 等合作者的论文同期发表。

论文与边界#

这项工作 2025 年 2 月先以预印本公开，2026 年 6 月 29 日更新为 v2，arXiv 页面标注为 Nature (2026)（arXiv:2502.18864、10.1038/s41586-026-10644-y）。

边界同样写在官方博客里：待改进项包括更强的文献综述、事实性核对、与外部工具的交叉检查、自动评价方法，以及让更多领域专家参与、覆盖更多研究目标的大规模评测。也就是说，目前每一个“AI 提出的假设”仍然要专家把关、逐案做实验验证。