美国斯坦福大学研究团队在国际顶级期刊《科学》发布重磅科研成果，全新通用生物医学AI智能体Biomni成功问世。该智能体可全流程自主执行各类生物医学科研任务，无需人工全程干预，多项核心测试指标表现趋近人类专业科研人员，标志着生物医学科研正式迈入智能化自主作业新阶段。

2026年7月13日 科技快讯 长期以来，生物医学研究存在流程繁琐、重复性工作多、跨领域整合难度大、实验周期漫长等痛点，大量基础科研工作耗费科研人员精力，制约了疾病机制研究、药物研发、生物工程等领域的创新速度。斯坦福大学研究团队聚焦生物医学科研智能化升级，成功研发出通用型生物医学AI智能体Biomni，突破了传统AI工具功能单一、依赖预设模板、无法自主适配新科研场景的技术瓶颈。

据《科学》期刊刊发的研究论文显示，Biomni是一款面向全领域生物医学研究的通用智能体，搭建了首个覆盖25个生物医学细分领域的统一智能作业环境。该智能体通过挖掘海量科研文献、实验数据库与标准化实验流程，整合大语言模型推理、检索增强规划与代码化执行能力，能够脱离预设工作模板，动态组合科研工作流，自主适配多样化、复杂化的科研任务场景，彻底改变了传统AI工具只能完成单一辅助工作的局限。

相较于传统科研模式与常规AI科研工具，Biomni具备全流程自主科研能力，可独立完成实验方案设计、多模态数据解读分析、基因优先级溯源、蛋白质稳定性优化、实验室仪器协同操作、实验结果验证等全链条科研工作，覆盖生物医学基础研究与应用研究的核心环节。实测数据显示，该AI智能体的科研效率实现跨越式提升，仅需40分钟即可完成人类科研人员60小时的工作量，且实验结果精准度、流程规范性表现稳定，多项核心任务性能已接近资深人类科研专家水平。

研究团队开展多场景案例验证，结果表明Biomni具备极强的泛化能力，能够适配基因组学、蛋白质工程、疾病机制研究、药物靶点筛选等不同细分领域的科研需求，可同时处理海量并发科研任务，有效弥补了人类科研人员专业领域局限、精力有限的短板。在复杂实验验证中，其生成的实验方案具备高度可行性，可直接落地开展湿实验，真正实现了“AI自主设计、自主执行、自主复盘优化”的闭环科研模式。

业内专家表示，Biomni通用生物医学AI智能体的落地，是人工智能与生物医学交叉融合的里程碑式突破。它并非简单替代科研人员，而是作为智能科研伙伴，承接重复性、基础性、高强度的科研工作，帮助科研工作者聚焦原创性、突破性的核心创新研究，大幅降低生物医学科研门槛、缩短研发周期、提升科研成果转化率。

该成果的问世，为生物医学科研自动化、智能化提供了全新技术路径，有望加速疑难疾病机理探索、创新药物研发、生物育种、精准医疗等领域的科研进程，推动生物医学领域从传统人工科研模式，向人机协同、智能自主科研的新模式转型，为生命科学领域的创新发展注入全新动能。未来，随着技术的持续迭代优化，这款AI智能体有望广泛应用于高校科研、医药企业研发、医疗科研机构等场景，赋能生命科学产业高质量发展。