PRAXIS：重塑生物研究的 AI 实验科学家
AI 科学家案例学习负面案例代码验证长期记忆可审计工作流生物信息学大模型智能体▲ 图 1：Schema envelopes enable routable and auditable cross-agent biomedical workflows近两年来，以 Coscientist、ChemCrow 为代表的大模型科学家智能体，在化学合成路径规划及自动化实验调度等场景下，展现出了令人瞩目的能力。然而，一旦将这些智能体迁移至生物学与生物信息学领域，诸多挑战便随之而来。首要难题是基因与蛋白名称的幻觉现象。生
AI 编程：从生成到验证，工程闭环的关键挑战
InfoAI 编程首先降低了编写代码的门槛。然而，这迅速引出了一个新的难题：当代码生成得又快又多时，谁来确保这些实现是符合预期的？许多团队最早遇到的并非代码生成环节的问题，而是在代码审查（Review）阶段。AI 能快速生成大段代码，但如果每一次都需要研发人员逐行审阅、判断其质量和可合并性，这种体验会相当不轻松，甚至违背直觉。这意味着，AI 编程的第一阶段是实现代码的生成和采纳。而其第二阶段，则是确保生成结果的可验证性、可修正性，并最终融入稳定的工程流程。许多团队在应用 AI 编程时，会首先从代码审查、差