2025年至2026年，生物醫藥AI Agent（智能體）技術已從概念驗證快速邁入產業落地階段。很明顯的感覺，就是今年大家每個人都在談AI智能體，也因為大家真的開始在使用了。

注：AI Agent和大模型的區別在于，大模型依賴清晰的提示（prompt）與人類交互?，其輸出質量受用戶輸入影響較大；而?AI Agent只需設定目標?，便能自主規劃、決策并采取行動，具備更強的獨立性和主動性。

它就像古話說羅馬不是一天建成的，就是制藥，它是一個非常長的流程，中間的環節可能就是細分，可能就是有幾十個甚至更多。如果想每一個環節，想靠一項技術去顛覆掉整個新藥研發，我覺得目前可能非常難。但是你在每一個細分環節上可能都有一些可以做的事情。比如在某個環節積累數據，然后開發出一個AI智能體，幫助我們提升這個環節的研發效率。我覺得這個是我實踐中打磨出的一套方法論。

然后另外一部分，大模型其實也非常擅長把非結構化的數據轉換成結構化的數據。我們在拿到一些調研的報告，或者是文獻，或者是專利的時候，其實沒有專家會喜歡把里面的所有的文件都讀一遍的，那他希望把里面的有用的數據找出來，給他再做一些分析。基于這樣的場景，開發一款來去分析量化專利的這樣一個工具。能夠快速的把里面的非結構的化的數據轉化成結構化的數據，以用于做后面的一個整體的分析。

不僅這些，從藥物發現、臨床試驗、申報監管到市場情報監測，正在重塑生物醫藥的全價值鏈。本文也將系統梳理當前主流的生物醫藥AI Agent開發平臺，并基于平臺定位、核心能力、適用場景，給同仁一些匯總參考。

11個主流的生物醫藥AI Agent開發平臺

一、摩熵數科PharnexCloud（醫藥管線數據）

平臺定位：國內首個面向生命科學全流程的企業級Agentic AI平臺，基于龐大的基礎模型庫，為生物醫藥AI應用數據賦能。

核心能力：

①數據龐大：整合摩熵醫藥（PharnexCloud）全球醫藥數據資產與BCPM（生物-化學-藥學-醫學）高價值50+億結構化數據，10萬數據源，500+基層模型庫支撐行業AI知識庫構建。

②垂直度高：專業生命科學數據工程體系，團隊在分子科學、制藥工程、醫藥情報、循證醫學等知識體系和多模態模型方面深耕15年以上。

③生態完善：多智能體協同架構，覆蓋藥品研發、立項決策、市場銷售、臨床診療、醫保支付、商業運營、真實世界證據（RWE）等全鏈條數據。提供近60個生物醫藥AI Agent，覆蓋查新檢索、專利說明書撰寫、技術方案探索、生物醫藥百科問答等。支持自主規劃臨床試驗方案、自動化醫學文獻挖掘、藥品市場趨勢預測、合規性審查等等。

④核心成果：自主進化式強化學習框架、多智能體協作決策系統、因果推理與可解釋AI技術

⑤核心技術：生物醫藥垂直領域智能體集群、行業級智能體開放平臺、知識工程系統

適用場景：生命科學企業級AI智能體定制開發

二、亞馬遜AmazonBioDiscovery（早期藥物發現）

平臺定位：專注早期藥物發現的AI Agent平臺，面向生命科學科研與藥物研發團隊。

核心能力：

①集成40+全球頂尖生物醫藥專用大模型，提供一站式計算篩選—實驗室測試干濕試驗閉環。

②智能體自主完成分子生成、虛擬篩選、ADMET性質預測、抗體設計、合成路線規劃。

③配套約翰斯?霍普金斯大學聯合發布的AI抗體設計數據庫，覆蓋50種種子抗體、42種抗原。

④依托AWS云服務，支持彈性算力調度、數據安全隔離、大規模并行計算。

適用場景：創新藥企、Biotech、科研院所的早期藥物發現、抗體藥物研發、小分子藥物設計。

三、英偉達NVIDIABioNeMoAgentFramework（基礎設施供應）

平臺定位：面向AI驅動生物學的底層Agent開發框架，為生物醫藥AI應用提供基礎設施。

核心能力

①提供預訓練生物基礎模型（蛋白質、分子、基因組學）、Agent開發SDK、多智能體協同引擎。

②支持開發者快速構建自定義AI Agent，覆蓋蛋白結構預測、分子生成、虛擬篩選、靶點發現。

③兼容主流大模型基座，提供GPU加速推理，模型訓練速度提升2倍、推理速度提升6倍。

④開放API與微服務，支持與藥企現有系統（LIMS、ELN）無縫集成。

適用場景：藥企AI團隊、科技公司二次開發，構建垂直領域專用生物醫藥AI Agent。

四、薛定諤Schr?dingerAgenticAISuite（計算藥物設計）

平臺定位：全球計算藥物設計龍頭推出的Agent化計算藥物研發平臺。

核心能力

①將傳統FEP+、分子對接、藥效團模型等模塊Agent化，支持智能體自主調用工具完成先導化合物優化。

②多智能體協同完成“靶點驗證—分子生成—結構優化—ADMET預測—合成規劃”全流程。

③計算精度達工業級金標準，支持與實驗室自動化系統聯動，實現計算與實驗閉環。

適用場景：跨國藥企、藥物研發CRO的計算化學、藥物分子設計、先導化合物優化。

五、開源全棧平臺OpenBioMed（基座適配）

平臺定位：國內首個生物醫藥全棧式開源AI Agent開發平臺，Apache2.0協議，免費商用。

核心能力

①分層架構：基座適配層（兼容Claude、文心等）、核心能力層（多尺度生物醫學數據）、②技能生態層（45+標準化科研技能）、交互部署層。

③支持自然語言指令驅動，無需代碼即可完成分子設計、蛋白工程、組學分析、藥物重定位。

④支持自定義技能擴展、多智能體調度，可部署至微信、飛書等平臺。

適用場景：高校科研、中小藥企、Biotech低成本搭建藥物研發AI系統。

六、斯坦福大學Biomni（生物醫學）

平臺定位：斯坦福團隊開發的通用生物醫學AI Agent，首個覆蓋全生物醫學子領域的自主科研智能體。

核心能力

①行動發現Agent：從25個領域數萬篇文獻中挖掘工具、數據庫與實驗方案，構建統一科研環境。

②架構集成LLM推理、檢索增強規劃、代碼執行，無需預定義模板即可自主執行復雜科研流程。

③覆蓋因果基因優先級排序、藥物重定位、罕見病機制研究、實驗設計與數據分析。

適用場景：生命科學基礎研究、轉化醫學、藥物發現學術研究。

七、自進化生信智能體BiomedAgent（生信框架）

平臺定位：面向生物信息學的自進化AI Agent框架，專注組學數據分析與科研流程自動化。

核心能力

①多智能體協同：Planner（規劃）、Programmer（編程）、Executor（執行）、ToolManager（工具管理）。

②工具感知動態調用：深度集成67個生信工具（BWA、GATK、Seurat等），自主綁定激活。

③自進化記憶檢索：沉淀成功路徑與代碼片段，新任務語義檢索復用，性能隨任務量自發進化。

適用場景：單細胞測序、基因組學、蛋白質組學數據分析，科研實驗閉環自動化。

八、微軟基因組學BioAgents（兼容部署）

平臺定位：基于Phi-3模型構建的生物信息學AI Agent，專注工作流自動化生成與執行。

核心能力

①模塊化智能體拆分復雜任務，自主完成多工具串聯（BLAST→KEGG→通路分析）。

②低代碼開發，支持科研人員快速構建生信分析自動化流程，減少代碼調試耗時。

③兼容主流生信數據庫與工具，支持Windows、Linux跨平臺部署。

適用場景：生物信息學數據分析、基因組學研究、多組學數據整合。

九、騰訊云深智藥iDrugAgent（架構對接）

平臺定位：騰訊自研醫藥AI Agent平臺，覆蓋藥物研發基本流程本土化解決方案。

核心能力

①Agent化模塊：蛋白結構預測、虛擬篩選、分子生成優化、ADMET預測、臨床試驗智能管理。

②多智能體協同打通計算—實驗—臨床數據壁壘，支持私有部署、數據安全合規。

③適配國內藥企IT架構，與國內實驗室系統、臨床數據庫無縫對接。

適用場景：國內藥企、CRO的藥物研發、臨床研究智能化，本土化合規部署。

十、水木分子（清華系）

平臺定位：專注于打造生命科學領域的基礎大模型與智能體平臺。

核心能力

①ChatDD：自然語言對話式藥物研發Agent，支持靶點發現、分子設計、合成路線規劃、專利分析。

②OpenBioMed：開源全棧平臺，提供低代碼工具鏈，支持中小團隊快速搭建自研系統。

③BiomedGPT多模態模型支撐，覆蓋化學、生物、醫學多領域知識理解。

適用場景：創新藥企、Biotech、科研院所的藥物研發自動化、智能化。

十一、百度文心智能體（醫藥專版）

平臺定位：基于文心大模型的醫藥行業專用AI Agent開發平臺。

核心能力

①深度融合醫藥知識圖譜，支持醫學文獻挖掘、藥物警戒、臨床決策輔助、藥品營銷智能分析。

②低代碼/無代碼Agent編排，支持藥企快速構建定制化智能體（醫學顧問、研發助手、合規審查）。

③國產化信創適配，支持私有化部署，滿足醫療醫藥數據合規要求。

適用場景：醫藥商業化、醫學信息服務、臨床研究管理、合規風控。

當前生物醫藥AI Agent開發平臺正處于百花齊放的發展階段，而選擇平臺的核心標準并非功能越多越好，關鍵在于找到與自身最匹配的AI Agent伙伴。