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STELLA：自我进化的大语言模型代理用于

生物医学研究

1112

RuofanJin,ZaixiZhang,MengdiWang,LeCong

1PrincetonUniversity,Princeton,NJ,USA

2StanfordUniversity,Stanford,CA,USA

本

译Co-firstauthorsCorrespondingauthor:zz8680@

中

1生物医学数据、工具和文献的快速增长创造了一个碎片化的研究格局，这种

v

4格局超出了人类专业知识的发展速度。虽然AI代理提供了解决方案，但它们通

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0

2常依赖于静态的手动整理的工具集，限制了其适应性和扩展能力。在这里，我

0

.们介绍了STELLA，一种旨在克服这些局限性的自我进化AI代理。STELLA

7

0采用多代理架构，通过两种核心机制自主提高自身能力：用于推理策略的不断

5

2

:进化的模板库和随着工具创建代理自动发现并整合新生物信息学工具而扩大的

v

i动态工具海洋。这使得STELLA能够从经验中学习。我们证明了STELLA在

x

r

a一系列生物医学基准测试中实现了最先进的准确性，分别在人类最后一考：生

物医学上得分约26%，LAB-Bench:DBQA上得分为54%，LAB-Bench:LitQA

上得分为63%，领先于其他模型多达6个百分点。更重要的是，我们展示了其

性能随着经验的积累而系统性地提高；例如，在人类最后一考基准测试上的准

确性几乎翻倍。STELLA代表了能够学习和成长、动态扩展专业知识以加快生

物医学发现步伐的人工智能代理系统的重大进步。

介绍

现代生物医学研究既充满巨大机遇，也面临着令人咋舌的复杂性。作为科学的基础之

一，它从大规模实验中生成大量数据，但这种进步受到一个深刻碎片化的研究领域的阻碍

1

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