了解 Agentic AI 如何超越传统的机器学习，提供智能自主功能，彻底改变 LIMS 并支持未来的实验室。
简介
人工智能 （AI） 无处不在，从虚拟助手到预测模型。然而，随着行业的发展和数据生态系统的复杂化，传统 AI 系统的局限性越来越明显。
传统 AI 功能强大，但它通常需要预定义的规则，并且缺乏独立运行的自主性。代理 AI 的出现是 AI 发展的重要一步，它将智能、自主性和实时情境辅助代理引入方程式。配备下一代功能后，预计到 2028 年将推动高达 6 万亿美元的经济价值。
代理 AI 不仅仅是一个新术语，它代表了一种范式转变，具有巨大的潜力，尤其是在实验室等数据丰富且后果严重的环境中。随着实验室信息管理系统 （LIMS） 的发展，LabVantage 设想 Agentic AI 可以促进实验室运营的转型，使其执行得更智能、更快、适应性更强。
什么是 Agentic AI？
代理 AI 从根本上讲是关于充当自主代理的 AI 系统。这些系统可以探索周围环境，根据内部目标或目的做出决策，并重新定位他们的行动 - 通常不需要任何人工参与。
代理 AI 不同于传统 AI，因为后者本质上是被动的。传统的 AI 基于先前的推理和逻辑以及已经一成不变的数据和上下文。代理 AI 是主动的。它可以根据数据和条件进行学习、评估、推理和调整，而不是简单地处理预定义的数据条目。
关键区别在于能动性和自主性。传统的 AI 处理数据并根据预定义的输入生成输出，而代理 AI 则更进一步 - 它不仅推荐行动，而且还采取主动，动态适应不断变化的环境和环境。这就是使用工具与与主动决策合作伙伴（您的数字化劳动力）协作之间的区别。
代理 AI 在复杂系统中的作用
当今的数字生态系统是动态的，并且相互依存。传统 AI 在这些环境中无法有效运行，主要是因为它遵循静态模型。代理 AI 在复杂性方面效果很好。通过不断感知、学习和适应，它可以处理多变量系统、适应变化，甚至做出预测。例如，在医疗保健领域，Agentic AI 会寻找异常情况并通知医疗团队。
代理 AI 和 LIMS 的融合
由于实验室处理样本追踪、合规文档、数据分析和设备调度等复杂程序，因此实验室本身就很复杂。这些层中的每一个都需要灵活和精确。传统的 LIMS 系统擅长跟踪和存档这些工作流程和数据，但通常以确定性方式运行，需要人工监督超出预期工作流程的任何内容。
最引人注目的技术组合之一是 Agentic AI 和 LIMS。它们共同创造了一个强大的新范式：智能 LIMS。这意味着您的 LIMS 现在可以学习、适应和采取行动，而不仅仅是记录和跟踪数据。这就是为什么 Agentic AI 代表着一个巨大的飞跃。
对于 LIMS，Agentic AI 有可能：
- 自动做出与样品路线和优先级排序相关的复杂决策。
- 根据样品条件修改方案，并创建实时、紧急的样品请求。
- 为技工所管理人员提供预测性见解和主动建议。
Agentic AI 加强了 LIMS 从静态数据存储存储库到主动实验室助手的作用。这使实验室科学家能够提高其工作流程的弹性、响应能力和可扩展性，从而实现创新。
结论
Agentic AI 的出现标志着技术创新的突破 - 真正的游戏规则改变者。当与 LabVantage 等 LIMS 平台集成时，它推动我们朝着完全自主、智能实验室的愿景迈进。这不仅仅是自动化，它还是一个从每个实验中学习、实时调整并始终如一地提供可重复、高完整性数据的实验室。科学发现的未来从这里开始。
在下一篇博客中，我们将讨论由 Agentic AI 提供支持的智能 LIMS 如何彻底改变实验室管理，以及未来实验室如何成为现实，从而实现下一个飞跃。
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