智能体AI（Agentic AI）在生命科学中的系统性重构：一种工作流、角色与价值的分析框架——三大转变，六大场景

智能体AI重构生命科学：从工具到伙伴的价值链变革

引言：生命科学产业的困境与智能体AI的破局之道

生命科学产业正站在一个十字路口。一方面，它承载着提升人类健康水平的重大使命；另一方面，企业自身正承受着前所未有的压力。财报显示，利润空间持续受到挤压；研发部门的成本逐年攀升，但创新产出却未成正比；技术与运营的复杂度日益增加，对人才的吸引和保留构成巨大挑战。在外部，严格的监管审查和立法的不可预测性为企业经营增添了巨大变数。对于制药公司，多个重磅炸弹级药物的专利悬崖近在眼前。对于医疗科技公司，机器人、联网设备等产品的开发正演变为复杂的平台化竞争。对于生命科学服务公司，AI技术的迭代和细胞与基因疗法的兴起正在驱动剧烈的技术变革。全球经济波动、贸易政策、最惠国定价、供应链的脆弱性以及地缘政治的紧张局局势，共同构成了一幅复杂且充满挑战的商业图景。

在这一背景下，以生成式AI（Gen AI）为代表的人工智能技术被寄予厚望。然而，现实却呈现出一种“AI悖论”：麦肯锡的研究数据指出，尽管近八成企业已在使用生成式AI，但其中80%的企业并未观察到对利润底线的实质性贡献。多数AI应用仍停留在试点阶段，无法规模化地渗透到核心业务流程中。这种现象揭示了一个根本性问题：目前主流的AI应用模式，仍是将AI视为一种增强型“工具”，由人类主导并使用。这种模式在处理特定、孤立的任务时有效，但难以驱动整个企业价值链的系统性变革。

智能体AI（Agentic AI）的出现，为打破这一僵局提供了全新的解题思路。智能体AI并非简单的工具升级，而是一种角色上的根本转变——从被动的“工具”进化为主动的“同事”或“工作伙伴”。智能体AI是目标驱动的系统，具备自主分解复杂任务、与内外部系统交互、并实时学习优化的能力。它们可以通过配置，组合成灵活的网络，与员工协同工作，代替员工执行任务，甚至处理因人力有限而被搁置的低优先级活动，例如管理海量的次级客户、合同与发票。这种“人机协作”的新范式，将催生工作流程的重构、组织形态的演变和商业价值的跃迁。本文旨在基于对生命科学产业270个工作流程和1200项任务的深度解构，系统性地阐述智能体AI如何重构生命科学企业的价值链，并探讨企业捕获这一时代机遇的实施路径。值得一提的是，本分析所依据的原始报告来自麦肯锡，其报告全文可以从“走向未来”【https://t.zsxq.com/xpWzq】知识星球中获取，以供读者进行更详尽的参考。

智能体AI对生命科学产业的核心影响：三大系统性转变

智能体AI的导入，并非对现有业务流程的局部优化，而是触发了三个环环相扣的系统性转变：工作流程的根本性重塑、组织角色与能力的再定义，以及商业价值的显著提升。这三大转变共同构成了生命科学企业未来五年的核心竞争优势来源。

转变一：工作流程的根本性重塑

智能体AI最直接的影响体现在对工作流程的改造上。分析显示，无论是制药（pharma）还是医疗科技（medtech）领域，都有巨量的现有工作可以被“智能体化”（Agentifiable）。

1. 流程覆盖的广度与深度

数据显示，制药领域75-85%的工作流程、医疗科技领域70-80%的工作流程，其内部均包含可由智能体执行增强或完全自动化的任务。这意味着智能体AI的影响将是全局性的，横跨研发、临床、生产、商业化到后台支持的所有职能部门。

2. 不同复杂度智能体的应用分工

这种重塑并非采用单一技术方案，而是根据任务性质进行分层。

• 低复杂度智能体（Lower-complexity agents）：约占35%的工作流程，其特点是任务相对标准化、流程可预测、数据结构清晰、系统集成度高且风险较低。例如，自动生成标准报告、分析客户反馈、处理常规的发票和合同。这类智能体通常可通过“低代码”或“无代码”平台构建，业务人员在经过少量培训后便可自行创建、修改和管理，从而实现快速、大规模的部署。
• 高复杂度智能体（Higher-complexity agents）：覆盖约40-50%的工作流程，这些流程通常涉及领域专业知识、非结构化数据处理、复杂的预测建模或多系统间的动态交互。例如，临床试验的预测性建模、医疗设备的固件开发、复杂的科学数据分析。这类智能体需要由专业的数据科学家或工程师进行“专业编码”（pro-code）开发和精细调整，是构建企业核心竞争壁垒的关键。

这种分层部署的模式，使得企业可以兼顾效率与深度，既能通过低复杂度智能体快速实现普遍性的生产力提升，又能通过高复杂度智能体在关键领域建立差异化优势。

转变二：组织角色与能力的再定义

工作流程的重塑必然导致组织内部角色、职责和所需能力的深刻变化。智能体AI正在催生一种新型的“混合劳动力”（hybrid workforce）模式。

1. “智能体队友”成为标配

预计未来高达95%的生命科学企业职位都将拥有“智能体队友”。员工的工作模式将从“执行者”转变为“指挥者”和“协作者”。三分二的员工将直接参与到低复杂度智能体的构建、管理和监督工作中，负责协调、调整、监控和维护这些数字同事。这种转变将员工从重复性、事务性的工作中解放出来，使他们能更专注于战略性、创造性和高价值的活动。

2. 企业产能的结构性释放

通过将任务分配给更擅长执行的智能体，预计整个企业将释放25%到40%的现有产能。这部分被释放的时间，初期可能表现为员工每周有更多空闲时间，但长期来看，它将驱动岗位描述、职能划分乃至整个组织架构的演变。企业领导者需要战略性地规划如何利用这部分新增的产能：是再投资于新的创新项目，通过冻结招聘实现自然增长，还是直接转化为利润率的提升。不同的决策将塑造企业未来不同的发展轨迹。

3. “超能力”工作的涌现

智能体AI不仅能完成人类现有的工作，更能执行过去因技术复杂性或经济成本过高而无法实现的任务。分析发现，40%的工作流程中包含此类任务。例如，智能体能够从海量的、不同来源的非结构化科学数据（如论文、专利、临床数据）中发现人类难以识别的模式与关联，为药物发现提供新的靶点线索。它们还可以对企业中成千上万份被视为“长尾”的低价值发票进行精细审查，发现过去被忽略的价值泄露点。这种执行“超能力”工作的能力，为企业开辟了全新的价值创造空间。

4. 新角色的诞生

混合劳动力模式的有效运转，需要新的支撑角色。超过10种新角色类型将被需要，例如：

• 智能体协调员（Agent Orchestrator）：负责设计、协调和管理由多个智能体组成的复杂工作流，确保它们高效协同。
• AI治理与质量经理（AI Governance or Quality Manager）：制定和监督智能体的使用规范、道德准则和质量标准，尤其在受到严格监管的生命科学领域至关重要。
• 智能体监督员（Agent Supervisor）：类似于人类团队的主管，负责监控智能体的性能，进行反馈和调整。

这些新角色的出现，要求人力资源部门重新思考人才战略，从招聘、培训到绩效管理都需要进行相应的调整。

转变三：商业价值的显著提升

工作流程的重塑和组织能力的再定义，最终将转化为可量化的商业价值，直接体现在企业的损益表上。

1. 收入增长引擎

智能体AI通过多种途径驱动收入增长，预计在未来三到五年内，为制药企业带来5%到13%的增量增长，为医疗科技企业带来3%到7%的增量增长。

• 获取更优资产：通过更高效的数据分析和洞察生成，帮助企业在早期研发阶段识别和获取更有潜力的药物或技术资产。
• 触达更多合格患者：通过精准的市场分析和个性化的患者/医生互动，更有效地识别并触达目标患者群体。
• 加速产品上市：通过缩短研发周期、加速临床试验和简化监管提交流程，将产品提前推向市场，从而拉动收入前移。

2. 成本效率优化

智能体AI同样是强大的成本控制工具，预计将使制药企业的EBITDA（息税折旧及摊销前利润）提升3.4至5.4个百分点，医疗科技企业的EBITDA提升2.2至4.7个百分点。

• 提升生产力：自动化任务直接减少了完成特定工作所需的人力成本。
• 降低供应商支出：例如，在市场营销领域，通过自助式内容创建智能体，减少对外部广告代理机构的依赖。
• 优化运营：在供应链、生产和采购等环节，通过更精准的预测和实时的决策优化，减少浪费和运营成本。

对于面临专利悬崖、政策压力和价格竞争的生命科学企业而言，这种利润率的提升具有至关重要的战略意义。捕获智能体AI的全部潜力需要企业级的全面转型，但即便只是在部分关键领域成功实施，其带来的收益也将是巨大的。

六大关键战场：智能体AI在生命科学价值链的深度应用

智能体AI的价值并非空谈，它将在生命科学价值链的各个核心环节——我们称之为“六大关键战场”——引发深刻的变革。在这些战场中，智能体的应用将从根本上改变工作的执行方式、决策的制定逻辑和价值的创造过程。

战场一：药物研究——加速发现与深化科学洞察

药物的早期研究和发现是整个价值链的起点，也是不确定性最高、最需要创新的环节。智能体AI的应用将使这一过程更高效、更具洞察力。尽管这一领域需要高度的专业知识，导致近60%的适用流程需要高复杂度的定制化智能体，但一旦实施，便能释放21%至30%的产能，这些产能可被重新投入到扩大研究管线或加速候选药物进入临床阶段。要实现这一愿景，关键在于确保智能体所依据的知识是准确、实时且可追溯的。通用大模型固有的“幻觉”和“知识陈旧”问题，在对科学严谨性要求极高的生命科学领域是不可接受的。因此，为智能体AI装备上连接企业内部私有数据库、外部权威文献库和行业知识库的能力，成为其能否在研发领域创造价值的先决条件。这一领域的核心技术正是“知识增强”。资深AI技术专家王文广先生在其畅销著作灯塔书《知识增强大模型》中，系统性地阐述了如何通过检索增强生成（RAG）和知识图谱增强生成（GraphRAG）等前沿技术，解决大模型的知识局限性。书中第四章和第九章详细介绍了如何构建稳定、高效的RAG与GraphRAG系统，这对于期望在药物研究中部署可靠AI智能体的企业而言，无疑提供了坚实的理论基础和实践指南。

1. 自主数据分析与洞察生成

传统流程中，科学家需要花费大量时间手动整理、分析实验数据并进行可视化。在智能体AI赋能的新流程中，一个“数据管理员智能体”（Curator Agent）负责自动聚合来自不同实验的数据，然后交由一个“分析智能体”（Analytic Agent）进行深度的统计分析和可视化呈现。更进一步，该分析智能体可以与一个“协议起草智能体”（Protocol-drafting Agent）协同工作，后者基于最新的分析结果，自动提出对现有实验方案的修改建议。人类科学家的角色转变为审核和调整这些建议，从而极大地加速了科学研究的迭代速度。

2. 数据驱动的候选药物筛选

在确定特定靶点的候选药物时，传统决策严重依赖早期的临床前功效实验和专家的个人经验。智能体AI引入了更丰富、更客观的决策依据。一个“文献探索智能体”（Literature-explorer Agent）可以实时抓取并整合最新的学术论文和临床试验数据；一个“数据科学智能体”（Data-science Agent）可以利用真实世界数据和多组学分析进行计算机模拟，预测成功概率；一个“特征生成智能体”（Feature-generation Agent）可以进行终点事件模拟。这些智能体共同生成一个经过多维度评估和排序的候选药物列表，供决策团队审核。这个过程不仅速度更快，而且决策的科学性和成功率也得到显著提升。

3. 加速监管文件准备

将最新的有效性和毒理学测试数据整理成符合监管要求的提交文件，是一项耗时且细致的工作。一个“监管文件起草智能体”（Regulatory-drafting Agent）可以自主完成这项任务，将过去需要一到两周的体力劳动缩短为科学家几个小时的审核与定稿工作。这不仅节约了时间，还确保了格式和内容的合规性，使科学家能专注于更高价值的战略创新。

战场二：药物开发——加速临床试验与优化患者旅程

临床开发是药物研发中耗时最长、成本最高的环节。智能体AI正从辅助工具进化为研究团队的智能伙伴，在整个临床试验生命周期中发挥关键作用，有望在未来五年内将临床开发的生产力提升35%至45%。

智能体在开发阶段扮演七个关键角色：

1. 优化试验设计：通过智能体检索基准数据和历史试验信息，并利用机器学习进行情景模拟。
2. 协调站点启动：协调研究中心、供应商和申办方，加速站点的启动流程。
3. 管理临床数据：从电子数据采集（EDC）系统的设计到异常检测和疑问管理。
4. 互动站点与研究者：通过超个性化的多模态信息进行沟通。
5. 管理试验过程：进行根本原因调查并提供下一步行动建议。
6. 汇编提交材料：基于监管情报自动整理申报文件。
7. 自动化文件生成：在整个试验周期中自动生成各类所需文档。

以三个具体场景为例：

• 试验设计：“临床试验基准智能体”识别相似试验并建立关键指标的基准，“文献探索智能体”评估竞争格局。这些信息汇总给“试验优化智能体”，后者在人类科学家的监督下，利用机器学习和模拟工具优化方案。方案确定后，“文件生成智能体”在几分钟内起草出研究方案初稿。这种方法可将试验设计速度提高50%，修正案数量减少25%。
• 研究启动：“站点可行性智能体”自动生成并分发调查问卷，“启动选择智能体”利用机器学习预测并推荐高绩效的研究中心。“站点合同智能体”基于公平市场价值基准和历史数据，自动起草合同。这一系列流程可将站点激活率翻倍，同时减少30%至50%的人员需求。
• 临床数据流：“病例报告表（CRF）设计智能体”从方案中提取结构化元数据以创建CRF，“查询生成智能体”自动检测数据异常并提出疑问，“编程智能体”在数据库锁定后自动生成分析数据集和结果表格。整个流程可将数据管理和编程的生产力提高60%，数据库构建时间从两三个月缩短到两周以内。

战场三：医疗科技研发——加速创新与原型设计

对于医疗科技企业，产品迭代速度和创新能力是生命线。智能体AI通过自动化原型设计、设计控制、专利申请和风险管理等复杂任务，可以为研发团队释放15%至20%的产能，使其专注于战略创新、合作伙伴关系以及以患者和医疗专业人员（HCP）为中心的设计。

1. 原型设计与设计控制

一个“设计模拟智能体”可以自主创建并测试虚拟原型，分析规格、模拟性能、识别缺陷并提出改进建议。一个“合规智能体”则可以实时将原型与相关标准进行比对，标记出不合规之处。这使得团队能在早期阶段以极低的成本进行快速迭代。

2. 创新地图与专利申请

“创新地图智能体”可以持续扫描专利、期刊和行业出版物，发现新兴技术和趋势，并与公司现有产品进行对比，从而识别出未被满足的需求和创新机会。一旦概念成型，“专利起草智能体”可以准备初步的专利申请文件，确保法律和技术的合规性，帮助企业更快地锁定和保护知识产权。

3. 设计控制与监管就绪

设计定稿后，“文档智能体”可以根据规格自动生成设计控制文件。“风险评估智能体”则可以分析设计输入、制造过程和上市后数据，自动创建风险档案，并由“风险缓解智能体”利用预测模型推荐设计或流程上的变更。最终，“提交智能体”可以汇编所有必要的监管文件，将风险管理工作量减少15%。

战场四：商业化（制药与医疗科技）——提升客户互动与市场成功

商业化团队正面临客户互动日益复杂、个性化需求增加、政策环境多变和成本受限等多重压力。智能体AI通过自动化耗时活动和解锁新能力，有望在未来五年内将收入提升4%至8%，并将商业支出降低5%至9%。

1. 销售互动

智能助手可以重塑销售代表的工作模式。它们可以支持售前和售后的所有活动，包括HCP和区域规划、从互动中捕捉洞察、自动化后续任务，并提供个性化的辅导反馈。这些工具通过整合临床证据、产品信息和互动数据，实现数据驱动的个性化互动。虚拟销售平台则能以合规、可扩展的方式覆盖难以触及的区域和HCP。这些创新可将销售代表的行政负担减少15%至25%，并通过更精准的目标定位和更强的客户关系将收入提高最多3%。

2. 市场营销

智能体AI正在彻底改变营销工作流程。自助服务平台允许营销人员独立制作内容，减少对外部代理机构的依赖并加快周转。自动化的医学、法律和法规（MLR）预审系统可以在正式审查前识别常见问题，缩短审查周期。统一的数据平台通过对话式界面，帮助营销人员实时理解品牌表现以及患者和HCP的需求。

3. 市场准入与支付方互动

高级的“毛利到净利”（gross-to-net）优化智能体可以模拟复杂的市场准入情景，帮助制定最优定价和回扣策略。“合同智能平台”通过分析历史交易、模拟潜在结果来指导谈判策略。合同初稿的创建、履约监控以及发票的自动审计等手动任务均可被自动化。这些创新不仅减少了手动工作量，还通过最小化价值泄露来提升财务表现。

战场五：运营（制药与医疗科技）——加速执行与决策

生命科学的运营环节，包括供应链、生产、采购和质量控制，具有高度的相互依赖性和对时间敏感的决策需求。智能体AI能够处理75%至85%的运营工作流程，将关键任务所需时间减少25%至35%。

1. 跨运营规划解决相互依赖

“协调智能体”（Orchestrating agents）可以打通企业内部各职能部门，实现端到端的整合运营规划。例如，一个“供应链规划智能体”接收需求信号后进行情景模拟并创建预测，一个“生产规划智能体”基于该预测来安排生产批次，同时一个“原材料智能体”监控库存水平以触发补货。这种无缝集成消除了因沟通不畅和审批延迟造成的效率损失。

2. 自动化决策

在工厂运营中，智能体可以直接连接到制造执行系统（MES），实时检测和响应偏差。它们可以通过调整生物反应器的pH值和氧气水平，或修改自动化生产线的机器设置（如压力、温度）来提高产量和产品质量。在采购领域，“品类管理智能体”可以追踪原材料供应和价格变化以启动定向谈判，“供应商管理智能体”可以监控供应商的性能指标并在问题恶化前发出预警。

3. 加速文件生成

运营团队花费大量时间手动起草符合良好生产规范（GMP）的文件。“文档生成智能体”可以极大地缓解这一负担。第一类智能体创建标准化文件的模板，如标准操作程序（SOP）、偏差报告、变更控制影响评估等。第二类智能体直接连接到数据源（如实验室信息管理系统 LIMS），生成近乎终稿的文件，如补充性生物制品许可申请（sBLA）文件。这种端到端的文件生成和审查可以将周转时间从几周缩短到几小时。

战场六：信息技术——变革IT运营与驱动创新

IT部门自身也将被智能体AI深刻变革，从技术开发者转变为创新驱动者。

1. 智能体驱动的应用开发

传统的软件开发流程将被颠覆。不再需要产品分析师编写用户故事、设计师创建模型、QA分析师编写测试脚本，智能体可以自动生成所有这些组件。开发人员可以通过自然语言命令来“组装”代码，而非传统的编程。这不仅加速了开发过程，也提升了软件产品的质量。

2. IT运营自动化

传统的IT运营任务，如问题检测、事件关联和服务请求处理，将实现完全自动化。智能体AI系统可以根据策略变化在全企业范围内更新持续集成/持续交付（CI/CD）管道，并执行自动化的威胁监控。正如一个财富500强公司的案例所示，通过将人类员工转变为监督角色，管理由超过100个AI智能体组成的团队进行文档、编码和测试，最终将系统升级项目的时间和精力减少了50%以上。

3. 遗留系统迁移的智能自动化

“迁移智能体”可以分析遗留系统、映射数据结构、识别依赖关系，并自动执行数据清理和验证，从而显著加速企业资源规划（ERP）等核心系统的现代化进程，最大限度地减少业务中断。

实施路径：释放智能体AI全部潜能的组织性变革

要将智能体AI的巨大潜力转化为现实的商业价值，企业不能满足于零敲đ打的技术试点，而必须采取一种战略性的、全组织范围的方法。这需要重新定义工作流程、角色以及人与智能体的协作模式。以下八个关键推动因素，共同构成了一条通往成功实施的路径。

1. 顶层引导 (Guide from the top)

变革的成功始于领导层。最高管理层必须提供一个清晰、自上而下的授权。领导力的重点不应放在解决技术挑战上，而应放在将智能体AI的价值创造潜力与公司的核心战略紧密结合起来。这需要领导者摒弃渐进式改进的思维，倡导一个大胆的愿景，设定宏伟的目标，并确保跨职能的问责制。

2. 重构工作流程 (Reimagine workflows)

运营领导者是变革的执行核心。他们需要深入理解自己领域内的工作流程，并主动思考如何将其“重构”而非仅仅是“优化”。这包括识别能够整合智能体的高价值工作流，为每个用户提供访问智能体能力的智能接口，并积极鼓励一种创新和实验的文化。从领导者到一线员工，对当前流程和智能体AI能力的透彻理解是必不可少的前提。

3. 投资于人 (Invest in people)

技术本身不创造价值，使用技术的人才创造价值。随着智能体AI的普及，许多员工的角色将从执行手动和重复性任务转变为设定目标并引导AI智能体。传统的流程和人员管理模式将向监督“人机混合团队”转变，这必然导致组织结构的调整。企业必须投资于员工的新技能培训，帮助他们掌握激活和监督智能体的能力，并克服采用过程中的文化和组织障碍。同时，需要建立新的业务流程来衡量、监控和改进智能体劳动力的表现。

4. 构建可扩展的基础 (Build scalable foundations)

为了最大化智能体AI的效益，组织需要投资于一个灵活的、可互连的AI智能体网络基础，即所谓的“网格”（meshes）。这个基础应包括模块化的、基于云的架构，能够处理日益增加的复杂性和数据量。它还需要支持低复杂度智能体的平台，以赋能非技术用户创建和定制自己的智能体。智能体之间的互操作性以及协调多个智能体的能力是成功的关键。此外，一个强大的数据基础设施是根基，确保智能体能够访问高质量、实时的数据，并建立清晰的数据本体和所有权结构。值得特别注意的是，构建“强大的数据基础设施”远不止是部署数据库和云服务。其技术内核在于构建一种能让大模型与结构化、半结构化知识高效互动的架构范式。这正是王文广先生在其著作《知识增强大模型》中深入探讨的“图模互补应用范式”（第八章）。该范式主张将知识图谱的结构化、逻辑推理能力和可追溯性，与大模型的自然语言理解、泛化和生成能力相结合，形成一个强大的认知智能引擎。它不仅能有效减少大模型的“幻觉”，更能为智能体提供全局的知识视野和深度洞察力。王文广先生凭借其在AI芯片、大模型训练和产业应用方面的系统性实践经验，为企业如何落地这一范式，尤其是在智慧医疗等垂直领域（第十章），提供了清晰的技术蓝图和宝贵的避坑指南。

5. 建立强大的变革管理 (Establish robust change-management)

智能体AI的变革性潜力要求一个强大且可持续的变革管理策略。仅仅提供技术是不够的，必须赢得人心。变革管理工作应包括：由高管亲自示范、讲述一个引人入胜的变革故事、提供持续的培训和辅导，以及设立激励机制来鼓励和奖励新技术和新工作模式的采用。同时，需要将智能体整合到现有的业务流程中，如管理评审、季度业务回顾和销售绩效评估，并建立机制来收集和整合用户反馈。

6. 设立风险管理与治理护栏 (Set risk management and governance guardrails)

随着智能体AI嵌入到关键业务流程中，建立强有力的治理框架以确保其合乎道德和法规地使用变得至关重要。这包括为智能体做出的决策建立明确的问责制；设置“护栏”以防止意外后果，并确保符合监管要求（如FDA、EMA的规定）；定期进行审计，以及建立偏见检测机制以确保公平性。

7. 培养持续学习的文化 (Foster a culture of continuous learning)

智能体AI的实施不是一次性的项目，而是一个长期的学习过程。领导者应制定持续学习和适应的战略，包括为实验创造一个安全的环境，以及一个结构化的技能构建方法。组织必须持续监控技术进步，评估新出现的能力，并不断改进自身的实施方案。

8. 动员智能体工厂 (Mobilize an agent factory)

为了确保智能体AI被部署在最具影响力的用例上，并避免资源的分散和浪费，建议成立一个由领导层支持的小型、中心化的团队，即“智能体工厂”。该团队可以与各业务领域的领导者合作，推动工作流程的重构；提供相关的技术专长；监控实施效果和采用率指标；并帮助消除障碍，以实现智能体AI的变革潜力。

当然，理论的探讨最终需要落脚于实践。欢迎加入“走向未来”知识星球，一起探讨生成式人工智能、大模型和AIGC的产品、技术和应用实践，探讨如何使用各种不同的人工智能大模型和智能体来为工作增效，为生活添彩。点击链接（https://t.zsxq.com/xpWzq）加入“走向未来”知识星球，与同行者一起走向AGI的未来。

结论：定义未来——人机协同的新篇章

智能体AI的真正力量不在于其替代人类的能力，而在于其放大人类智慧和创造力的潜力。通过将团队从繁琐、重复的任务中解放出来，智能体AI为科学发现、产品创新和价值创造开启了全新的可能性。

生命科学企业正处在一个决定未来十年竞争格局的关键时刻。那些能够拥抱这一变革，将智能体AI深度整合到其价值链中的公司，五年后的运营模式将与今天截然不同，效率、创新速度和市场竞争力将得到根本性的提升。反之，那些犹豫不决或仅仅将AI视为局部优化工具的企业，将面临被时代淘汰的风险。

挑战已经清晰地摆在每一位企业领导者的面前：你是否准备好，与你的员工一起，去重新想象你的组织在一个拥有“智能体劳动力”的未来能够达到怎样的高度？答案将定义企业的明天。

如果你对这个未来充满期待，并希望成为其中的一员，欢迎加入【走向未来】知识星球！在这里，我们共同探索生成式AI、大语言模型与AIGC的无限可能——从技术原理到产品落地，从应用实践到未来趋势。无论是AI和智能体为工作提效，还是为生活添彩，这里都有你想了解的答案，和一群志同道合的伙伴。在【走向未来】知识星球，你可以轻松学会调用各类大模型与智能体，解锁高效与创意并存的新方式，一起见证AI如何重塑我们的日常，一步步走近AGI的精彩未来。点击链接【https://t.zsxq.com/xpWzq】马上启程，和我们一起——走向未来，不负热爱！