随着现代实验室正迈向真正运营智能的决定性转变，代理人工智能通过引入自主、具上下文感知的智能体，代表了一个不同于过去AI和基于任务的简单自动化浪潮的未来，这些智能体能够协调多步骤实验室工作流程，主动规划、适应并执行复杂的科学作。

代理式人工智能市场预计将呈指数级增长，复合年增长率（CAGR）达到 44.6%，全球市场规模有望于 2032 年突破 932 亿美元¹，企业预计平均投资回报率（ROI）将达到 171%。²

作为实验室信息学领域的先驱，深耕行业逾 40 载的 LabVantage，当下正在引领实验室迈向全新运营模式，将自主智能深度融入复杂科研及实验室工作的规划与执行全流程，并以对 GxP 法规及 21 CFR 第 11 部分的深刻理解为每一环节保驾护航。

传统自动化与机器人流程自动化之间的关系
（RPA）和代理人工智能

传统自动化的特点是“设置好然后运行”的思维方式。它基于预定义的规则、脚本或工作流，通过遵循精确的指令和输入来执行重复性任务。³ 在稳定参数内，传统自动化始终如一
结果是一样的。传统自动化在决策和适应性方面存在困难，但在扩展重复且可预测的任务方面却非常有效。传统自动化的例子包括调度宏和脚本、业务规则以及RPA等。⁴

机器人过程自动化（RPA）

RPA利用数字“机器人”模拟人类作，并在用户界面层面与数字系统交互。RPA是确定性的，基于规则，因为它擅长执行而非解释。它就像一个液体处理机器人，只有在编程后才能精确执行预设的移液协议。它无法根据周围环境（如意外样本量）进行适应或响应，无法根据试剂偏差进行调整，也无法在异常发生时调整方法。

智能人工智能：迈向智能进化的一步

相比之下，代理人工智能是一种自主、适应性和情境驱动的智能，能够根据环境做出实时决策。在实验室环境中，这意味着代理人可以：

• 预测并标记升级，
• 高度专注且目标导向，
• 在几分钟内扩展复杂科学，从过去的偏差中学习，并且
• 自主启动纠正和预防措施（CAPA），
• 科学家们可以花更多时间做决策和理解
  科学

如果RPA擅长精准执行预设步骤，那么代理AI则协调工作流程、优先级作并实时调整，以实现可衡量的业务影响，同时满足完整的监管合规和审计追踪要求。

多智能体编排如何改变复杂的实验室工作流程

传统上，大多数实验室工作流程仍是线性的，且在测试、审查和发布的每个环节都要求有静态触发器。实验室在科学、监管和运营限制重叠的情况下运作，代理人工智能成为真正运营智能的催化剂。

通过多智能体编排，在整个工作流程中执行多个实验室功能变得更加容易。多智能体编排实现了能够自主运行的上下文驱动智能层

• 从多个数据存储库中提取信息，如仪器、电子学习网络（ELN），
  LIMS 及其他分析平台
• 提供最佳选择和正确的选择
• 基于整体运营意识而非孤立行动
  系统记录。
• 多智能体可以主动识别并学习偏差
• 提供预测性洞察，使科学家和实验室管理者能够专注于
  更多是科学判断，而非行政协调。

LabVantage 的多智能体架构将无缝跨越 LIMS、ELN、LES 和 SDMS，提供跨越整个实验室生态系统的统一智能，具备区别于点解决方案或通用自动化平台的能力。

多智能体编排在实际应用中可以发挥作用的一些场景
改造复杂实验室解决方案

电子实验室笔记本（ELN）与代理人工智能的集成

大学衍生的研发实验室利用ELN记录多个复杂分析实验的协议及其执行过程。尽管整个流程已数字化用于审查协议、风险评估和处理偏差，但团队仍依赖人工协作来访问运营资产，导致延误、重复实验、错误和不一致。

智能人工智能与ELN的集成最终将整个过程从简单的数字化实验室工作流程转变为自主的科学执行层。

好处：

• 多代理编排主动验证标准作业程序（SOP）和监管
  执行前的要求。
• 它可以自主标记潜在偏差，
• 通过识别模糊步骤或缺失来验证协议的可重复性
  参数，
• 基于类似的历史偏差及其解决方案推荐CAPAs。

因此，代理人工智能可以帮助实验室以最小错误实现全面审计准备，并完全符合GxP标准并实现全可追溯性，让科学家有更多时间专注于决策。

用代理人工智能驱动样本管理

一家制药企业每天管理数千个样本，涵盖复杂的实验室工作流程。因此，由于样本丢失、可追溯性和合规性导致的延误，即使在实施工作流程自动化后，组织仍面临常见挑战。

为解决这一问题，该组织在其生产工作流程中采用了代理人工智能。
变化显而易见：

• 代理动态引导企业分配批量样本和存储
  基于优先级
• 开始预测最佳储存位置以最小化冻融循环，
  减少污染和处理时间。

结果呢？借助代理人工智能的应用，这家制药公司动态地从被动式样本管理转向主动管理，取得了可衡量的结果和卓越的投资回报率。

稳定性测试中的智能人工智能编排

一家全球制药公司正在对多种产品进行加速稳定性研究。在这里，温度的一次偏差可能引发监管和合规问题，影响产品质量，并延缓上市时间。传统监控系统会生成警报，但需要人工干预、解读、调查和响应，常导致行动延迟。通过将代理人工智能部署到其工作流程中，代理能够持续不断地进行

• 监测腔室条件
• 对协议进行差距评估并进行完善，
• 标记早期产品劣化，
• 在温度波动时立即触发偏差并启动CAPAs。
• 自动编制完整的监管准备偏差报告
  文档。

输出？这种多任务智能体的协作协作确保了稳定性研究在运营挑战下保持正轨，积极处理偏差，全面符合GMP合规，缩短上市时间并进行风险分析。

语音代理：免提实验室环境中的角色

在实验室环境中，即使是看似微小的人为错误也可能代价高昂。此外，协议有时复杂且时间紧迫，需要暂停记录数据、做笔记或查找下一步验证流程。这些对任何大型生命科学企业来说都可能极具干扰性和低效性。使科学家能够与其协议接口，并通过语音代理获取即时研究数据，具有极大潜力实现无误输出并提升运营效率。

想想一个能像Alexa或Siri那样回应的实验室！如果这些语音代理技术被整合进实验室工作流程，推动下一代实验室的发展，会怎样？⁵

语音代理不同于语音助手。语音代理是运营合作伙伴，不是我们的助理。在实验室环境中，语音代理能够实现免提交互，因为他们已经了解实验室的上下文、协议和合规要求。这些代理人可以：

• 解读意图并从各种来源检索数据
• 自主思考，准确执行批准的行动。
• 根据法规要求和实验室做出明智决策
  政策
• 执行多步骤作并附有完整的审计跟踪文档
• 在复杂程序中提供实时SOP指导
• 启用语音激活紧急协议
• 记录每一个语音指令和系统响应，符合21 CFR第11部分
  合规

免提实验室可以帮助研究人员提高效率，通过妥善的文档确保数据完整性，简化合规流程，而无需放下移液器，并且无需触碰键盘即可快速访问重要实验室数据。⁵

语音代理提供了免提功能的便利，消除了无菌环境中的污染风险，并实现了无需触摸键盘或屏幕即可实时访问实验室数据的便利。

为什么LabVantage引领智能人工智能转型

生物技术和制药研发的未来将实现自主、智能化和代理驱动，代理人工智能现已成为可作的现实。它正在重新定义现代实验室的治理方式。与以往的AI浪潮不同，代理AI超越了任务自动化，实现了自主性。因此，当前的关键战略问题是“实验室能多快实施并运营真正的情报？”

LabVantage即将推出其下一代代理人工智能平台，旨在通过将自主、目标驱动的人工智能代理直接嵌入受监管的实验室环境中，彻底改变实验室运营。这些智能代理将协调跨LIMS、ELN、LES和SDMS的工作流程，将复杂的实验室数据转化为实时、可作的情报。

基于超过 40 年的实验室信息学领导经验，LabVantage 的 Agentic AI 将专为 GxP 规范及 21 CFR 第 11 部分环境量身打造，为未来数字化实验室提供统一的实验室智能、内置验证功能及企业级可靠性。

下一个科学运营时代将是自主的，LabVantage将引领潮流。敬请关注，在即将发布的系列博客中了解更多关于代理人工智能之旅的内容。欢迎访问 https://www.labvantage.com，探索我们的产品。

资料来源

1. 代理人工智能市场：代理人工智能市场按产品分类（代理人工智能SaaS，代理人工智能）
   平台、代理人工智能服务）、横向使用（客户体验、数据）
   分析与商业智能、销售、市场营销、编码与测试、安全运营）——全球预测
   2032.
2. 代理模式AI：代理智能AI成功公式：7个经过验证的驱动模式
   企业部署中的171%投资回报率
3. 代理人工智能与传统自动化：成本比较分析，
   效率和投资回报率。
4. 代理人工智能与传统自动化：有什么区别？
5. 免提实验室：探索语音控制在研究中的作用