在生命科学与人工智能加速融合的时代，BAI Agent 正成为中国生物医药数字化转型的重要引擎。2024年初，当全球仍在探索大模型（LLM）与智能体（Agent）在科研与产业中的真实价值时，北京百奥利盟创始人倪毅率领团队，开发了Bio AI Agent，将AI Agent嵌入生命科学实验室的核心工作流程，实现从数据采集、分析决策到合规追溯的全链路Agent化。
这并非一次简单的技术升级，而是一场关于研发范式变革的早期探索。它始于2024年广州中国生物制品大会上那次“AI Agent+生命科学”的理念布道，并最终在2025年的国际学术舞台上，以扎实的研究成果赢得了全球同行的认可。
然而，这条实践之路远非坦途。在行业热衷于给产品贴上“AI”标签时，倪毅与他的团队却在进行着最为冷静的思考：如何克服大模型的“幻觉”确保合规？如何将Agent技术与历经多年验证的实验室微服务架构深度融合？如何在“人机协同”中找到效率与安全的平衡点？
本文所记录的，正是这场始于2024年前瞻布局、贯穿技术瓶颈攻坚、并最终指向智能化未来的实践之路。它不仅仅是一个企业的发展故事，更是在中国生物医药产业谋求数字化转型与全球竞争力的宏大背景下，一个关于如何务实、理性且富有远见地拥抱尖端技术，将其转化为守护生命安全的现实力量的深度样本。
2024年5月，倪毅在中国生物制品大会上系统性阐述了"AI Agent+生命科学"的融合理念。他指出，AI技术不仅是提升效率的工具，更将成为重构研发流程的"智能协作者"。 倪毅在会议中提到，“不要限制自己的想象，未来，AI Agent可能以各种形式在实验室出现，可能是电脑、手机、平板、仪器，甚至是机器人”。
2024年7月，倪毅以及百奥利盟团队撰写了《大型语言模型及智能体技术在生物制药研发过程中的应用进展》并提交，被《中国生物制品学杂志》收录，成为国内首批系统构建AI Agent生物医药应用框架的学术文献之一。
2025年，当全球AI Agent技术进入应用爆发期，倪毅已在国际学术会议上展示成熟的应用成果：
ASGCT 2025：AI Agent在CGT追溯中的创新应用
2025年10月15日至16日，美国基因与细胞治疗学会（ASGCT）在美国费城举办了以“Advancing Cell + Gene Therapies for Cancer”为主题的专题会议，聚焦于肿瘤领域细胞、基因及免疫疗法的最新进展与现实挑战。在这场国际学术交流中，北京百奥利盟的创始人倪毅应邀出席，现场解读了团队的最新研究成果，并与来自全球的一线研究者、企业代表及监管专家展开了深入交流。
会议上，由Bio LIMS INC 完成的研究论文《AI agent applications in digital traceability for cell and gene therapy: COI / COC management》（AI智能体在细胞与基因治疗数字化追溯中的应用：身份链/监管链管理）被正式收录，其摘要已在ASGCT官网开放下载。该研究系统展示了AI Agent如何借助语义整合、知识图谱与自动推理技术，重塑细胞与基因治疗（CGT）产品的身份链与监管链管理，实现了从起点到终点的智能化追溯体系，具体包括：
身份链管理：确保供体、产品与患者之间实现唯一映射，结合区块链技术形成不可篡改的记录，支持实时身份比对与错配预警；
监管链追踪：全程记录物料与样本在每个环节的持有、转移与状态变化，自动关联操作人员、时间戳及环境参数；
智能异常检测：基于规则引擎与机器学习，对流程偏差、温度异常、时间超限等情况进行实时识别与预警；
隐私保护机制：在确保可追溯的前提下引入差分隐私技术，全面遵循GDPR、HIPAA等国际法规要求。
该成果不仅是技术上的突破，更是对行业标准的智能化实践。值得一提的是，2024年7月，中国疫苗行业协会与中国标准化协会已联合发布《细胞治疗产品追溯管理信息系统基本功能规范》，而这一填补国内细胞治疗追溯标准空白的文件，正是由北京百奥利盟软件技术有限公司作为第一起草单位，倪毅本人作为第一起草人牵头制定。这也使得本次在ASGCT上展示的研究，成为中国标准在全球舞台上的一次智能化落地与回声。
AMP 2025：多模态AI Agent框架的突破
2025年11月11日至15日，美国分子病理协会（AMP）在美国波士顿举办其年度盛会“AMP 2025 Annual Meeting & Expo”。在这一国际权威舞台上，Bio LIMS INC所提交的研究《Multimodal AI Agent Framework for Integrative Pharmacology and Toxicology Evaluation》成功入选，将以墙报形式展示，并计划发表于《The Journal of Molecular Diagnostics》2025年11月刊。倪毅也应邀出席本次会议，现场讲解该研究成果的核心思路与技术路径，与来自全球的科研及产业专家展开深度交流。
该研究构建了一套多模态AI智能体框架，整合了药理学与毒理学中的多维数据，实现了基于数据的综合评价与预测能力。在药物早期筛选阶段，该系统能够快速评估候选化合物的潜在药理活性与毒性风险，显著提升了筛选效率和预测准确性。该框架的提出，不仅拓展了AI在药物发现中的应用边界，也为精准医学的跨学科融合提供了可行的技术支撑与落地场景。
研究亮点：
中检院技术交流：AI Agent重塑药理毒理评价范式
2025年7月，由中国食品药品检定研究院（中检院）主办的"热原等前沿评价技术交流会"在北京举行。倪毅作为受邀专家，发表了题为《AI Agent：重塑药理与毒理学评价的智能化范式》的主题演讲，系统阐述AI Agent如何赋能药理与毒理学评价：
智能化范式变革：AI Agent模拟专家思维，整合海量多源异构数据，进行深度挖掘和复杂推理
高效预测与风险评估：在药物早期筛选阶段快速预测毒性风险，大幅提高筛选效率
知识整合与决策支持：构建药物研发全链条的知识图谱，提供实时知识支持和数据驱动的决策建议
人机协同模式：AI Agent作为"智能协作者"，将研究者从繁琐的数据处理中解放出来，专注于科学思考
百奥利盟的Bio AI Agent并非停留在实验室阶段的构想，而是已与大型生物技术公司、CRO及细胞与基因治疗企业的深度合作，正系统性地将AI智能转化为可量化的产业价值。以下是几个应用场景的举例说明。
智能追溯与合规性管理：Agent智能辅助
非结构化数据的自动解析：面对海量的纸质批次记录、电子交接单据，Bio AI Agent利用其强大的自然语言处理与文档理解能力，自动提取关键实体（如样本ID、操作员、时间戳、环境温度），将非结构化信息转化为可查询、可分析的结构化数据。
实验结果的智能解读与关联分析：当实验产出结果（如细胞活率、病毒滴度检测数据）后，Agent会自动将其与历史批次、标准品范围及本次实验的完整元数据进行关联分析。它能智能判断结果是否可接受，并主动诊断潜在根因，例如：“本次载体回收率低于预期，与反应温度在T+3小时出现的短暂波动高度相关。关联批次#B22-108曾出现类似情况，根本原因为某试剂盒性能衰减。”
报告生成的合规性咨询与自动修正：在生成实验或质检报告时，Agent化身为“合规顾问”。它能基于对CAP/CLIA等法规知识的理解，自动审核报告草案的完整性与合规性，提出诸如“根据21 CFR Part 11要求，此份报告缺少对无效数据点的合理解释”的专业建议，并能自动调用模板，辅助生成符合监管要求的最终版本。
跨系统数据整合与决策支持：从“数据孤岛”到“决策大脑”
在另一家专注于创新抗体药物研发的BioTech公司，Bio AI Agent扮演了“首席数据科学家”助理的角色。
一句话复杂查询的实现：研究人员无需学习复杂的数据库查询语言或在不同系统间手动切换，只需提出诸如“对比本次临床试验中实验组与对照组在主要终点上的差异，并分析与差异最相关的患者基线特征”的自然语言指令。
自动化的数据流水线：指令触发后，AI Agent自动从多个异构数据源中，执行数据抽取、清洗、整合与统计分析的全流程。
洞察而不仅是报告：系统最终输出的并非简单的数据堆砌，而是附有统计显著性结论、可视化图表及潜在生物学解释的初步分析报告，将研究人员从数日的数据处理工作中解放出来，直接进入科学思考与决策环节。
“智能加速器”而非“系统替代者”
Bio AI Agent的核心使命不是颠覆历经多年验证的LIMS、ELN等核心生产系统，而是通过自然语言交互这一最直观的方式，让这些系统中的数据和工作流真正“活”起来，赋予它们前所未有的易用性与智能水平。
在实验室一位研究员只需说出或输入自然语言指令：“请为新的CAR-T候选分子XYZ开启一期工艺开发实验。”
理解与规划：理解“CAR-T工艺开发”这一意图，并自动规划出所需步骤。
调用与整合：它不会替代原有系统，而是让它们协同工作：自动从LIMS中调取对应的SOP文件，在项目管理（PM）系统中创建新的实验任务与资源分配，并在ELN中生成结构化的实验模板和记录页面。
呈现与交互：将所有这些信息整合在一个界面中呈现给研究员，由其进行最终确认和操作。整个过程，数据仍安全、合规地存储在原有权威系统中，Agent只是让调用它们变得无比简单。
Bio AI Agent的大脑是LLM，而手和脚等工具是百奥利盟自身的Bio-LIMS（实验室管理）、Bio-CELL（细胞治疗追溯）、Bio-Research（R&D实验管理）等核心微服务，也可以是其他的LIMS、ELN等实验室使用的系统。
在Bio AI Agent取得阶段性成果的同时，倪毅对行业现状保持着清醒的认识。他在团队内部多次强调："务实大于噱头，长期积累胜过短期包装。"
在实验室信息化领域，许多公司开始急于给自己贴上"AI Agent"标签——换一个域名，加一个"ai"，用几个开源工具（如n8n、Goze）做个自动化流程，就自称是"AI Agent公司"。
然而，倪毅深知：真正的挑战并不在于贴标签，而在于解决生命科学企业的真实痛点。 实验室行业的复杂性决定了：AI Agent不能只是一个营销概念，而必须在数据、合规和流程上真正落地。
生命科学企业落地AI Agent的典型难点
尽管AI在文本处理上展现出强大潜力，但在实验室场景中，企业普遍遇到以下瓶颈：
1. LLM幻觉与回答不准确
2. 结果不一致，缺乏可重复性
3. 多模态处理不足
4. 上下文长度有限
5. 向量匹配不精准，容易混淆
这些问题决定了：单靠LLM不足以满足生命科学企业的准确性与合规要求。
为什么仅靠LLM不够？
实验室业务有着天然的高标准：
合规要求严格：CAP、CLIA、ISO15189等认证体系，要求数据必须"完整、准确、可追溯"
跨模态数据复杂：从基因测序数据到质谱图像，从实验记录到监管报告，数据类型高度异构
业务连续性不可妥协：实验室信息管理系统经过多年验证，不能轻易被替换
因此，真正的解决方案不是"为了做Agent而做Agent"，而是：
将Agent与传统IT工具结合，让Agent去做"脏活累活"（数据清理、字段提取、上下文关联）
将多年积累的系统模块**微服务化**，作为稳定、合规的执行后端
通过Agent工作流等编排工具，实现Agent与微服务之间的精准协作
在HITL（Human-in-the-Loop）机制下，确保关键环节有人工复核，避免幻觉和误判
务实落地的路径：Agent + 微服务 + IT工具
基于13年的行业积累，百奥利盟采取了一个稳健的落地路线：
1. 数据层：接入仪器流、图谱、文档；由OCR/图像解析工具处理，再交给Agent
2. Agent层：
3. 编排层：定义Agent调用顺序、重试逻辑、人工复核环节
4. 执行层：样本管理、批次QC、报告生成、审计日志等业务微服务
5. 人工监督：关键节点HITL，把关准确性
这种"智能前端 + 稳定后端"的架构，避免了LLM的盲点，同时充分利用企业多年积累的IT资产。
倪毅的专业判断：拒绝"伪AI化"，走向务实AI
倪毅在多个场合强调：
"AI Agent的确为实验室信息化带来了新的可能性，但我们必须承认：它不是万能的，不能替换掉所有系统；它也不能流于形式，只停留在workflow demo。"
真正有价值的路径，是让Agent成为增强器，而不是替代品：
这种冷静务实的态度，恰恰体现了百奥利盟在Bio AI Agent领域的专业性——不仅有成功经验，更有对挑战的深刻认识和对教训的反思总结。
未来，倪毅与百奥利盟的愿景远不止于自然语言交互与流程自动化。他们目标是打造这样一个Bio AI Agent：它不仅能响应指令，更能主动洞察。这意味着它能够深度融合并分析实验室沉淀的历史数据、动态收集全球最新的外围科研知识、系统梳理企业内部的专有知识，最终形成一个基于海量多源数据和稳健实验室微服务的真正智能融合体，成为一个永不疲倦的“首席数据科学家”。
唤醒沉睡的数据金矿
要实现这一愿景，核心在于激活那些散落在各处的、“沉睡”的数据。未来的Bio-AI Agent将具备强大的历史数据挖掘能力，致力于：
深度解析：智能解读企业多年来积累的非结构化实验记录、报告与图谱。
无缝关联：自动打通并关联分散在LIMS、ERP、ELN等不同系统中的数据碎片，形成统一的数据视图。
规律发现：运用高级算法，发现隐藏在海量历史数据中的深层规律、微妙关联与潜在模式。
洞察生成：基于上述发现，自动生成具有前瞻性的数据洞察报告，为未来的研究方向和战略决策提供强有力的数据支持。
届时，Bio AI Agent将不再是一个悬浮于业务之上的工具，而是一个深深植根于所有信息系统坚实基础之上的智能引擎。它既是实验室日常运营的“智能中枢”，也是驱动生物医药研发从“经验驱动”迈向“数据与智能驱动”的核心动力。