伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校贝克曼研究所宣布了一项2026年种子基金资助项目，信息学院助理教授汪浩瀚领衔，联合Nien-Pei Tsai与Aleksei Aksimentiev，成立「协调式智能体生物学中心」（OAB）。

这个中心要做的事，用一句话说清楚：把AI领域的多智能体协作范式，搬进生物学实验室。

为什么生物学AI需要"组队"

当前AI在生物学里已经能预测蛋白质结构、跑分子模拟，但模型各自独立，面对复杂生物学问题时力不从心。OAB提出的解法是把多个专长不同的模型编排协同，像研究团队一样分工互补。

这不是简单地把几个模型串起来。汪浩瀚负责搭建智能体系统，拆解并分配子问题；Aksimentiev用分子模拟验证蛋白质结构预测的物理合理性；Tsai在真实年轻与衰老神经元上做实验检验预测。三个环节各有分工，缺一不可。

切入点选在大脑衰老

团队没有一上来就铺开所有方向，而是选了控制神经元衰老的E2F-p16INK4a通路作为验证对象。

研究流程分三步走：

  1. 智能体系统把复杂问题拆解成子问题并分配
  2. 分子模拟验证蛋白质结构预测在物理上是否合理
  3. 在真实年轻与衰老神经元上做实验，检验预测结果

如果预测和实验对得上，说明这套框架有效；对不上，就调整假设图谱，迭代重来。团队强调，这不是一次性的结论，而是一个可迁移到几乎任何细胞通路的可复用模板。

真正的产出是模板

OAB的目标不是得出某一条通路的结论，而是验证一套通用框架。换句话说，E2F-p16INK4a通路只是第一个测试用例。

如果这条路走通，AI智能体协作在生命科学里就找到了一个实在的落地场景——不是替代科学家，而是让多个专长模型像研究团队一样协同工作。这套逻辑理论上可以迁移到几乎任何细胞通路研究。

项目由贝克曼研究所2026年种子基金资助，目前处于验证阶段。