虚拟实验室（Virtual Lab）首次发表于Nature，展现了由LLM智能体组成的科研团队如何自主开展科学研究：
• 以PI智能体为核心，协调多位科学家智能体，通过团队会议共同攻关科研议题。
• 应用于SARS-CoV-2纳米抗体设计，结合ESM、AlphaFold-Multimer和Rosetta构建创新计算管线。
• 成功设计92种新纳米抗体，实验验证显示部分抗体对新变异株（如JN.1、KP.3）具有优异结合能力。
• 该平台开源，可广泛应用于跨学科科研项目，极大提升科研效率与创新潜力。
• 研究团队来自斯坦福大学与Chan Zuckerberg Biohub，成果标志着AI-human协作科研的前沿突破。
核心启发：
• 利用多智能体LLM协作模拟真实科研团队，推动开放式科学问题解决，突破传统问答式AI应用局限。
• 结合高性能生物信息学工具，实现从计算设计到实验验证的闭环，加速新药物候选体的筛选。
• 通过智能体间高效沟通与分工，展现多智能体在复杂科研任务中的组织能力与创新潜力。
长远价值：
• 为科学研究提供可复制、可扩展的AI协作范式，助力未来多学科交叉创新。
• 促进AI在生物医药、材料科学等领域的深度应用，实现科研自动化与智能化转型。
• 代码及示例公开，便于科研人员快速上手并定制化开发，推动科研生态共建。
详情及开源项目👉 github.com/zou-group/virtual-lab
Nature论文👉 www.nature.com/articles/s41586-025-09442-9
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