Стэнфордские учёные создали армию ИИ-агентов для революционизации разработки лекарств

Разработка новых лекарств остаётся одной из самых сложных и затратных задач в медицине. По статистике, до 95% проектов терпят неудачу, а успешный препарат требует в среднем 12–15 лет исследований и до 74,8 млрд ₽ инвестиций. Команда учёных Стэнфордского университета под руководством Джеймса Зоу, доцента кафедры биомедицинских данных, предложила принципиально новый подход: систему из тысяч автономных ИИ-агентов, способных моделировать весь цикл создания лекарств.

Проект использует иерархическую архитектуру, где на верхнем уровне находится «главный учёный» — ИИ-агент, координирующий работу специализированных команд. Одни агенты занимаются поиском молекул, другие — безопасностью, третьи — анализом данных. Благодаря единой экосистеме система сохраняет контекст проекта на всех этапах, что минимизирует потери информации и ускоряет процесс.

В основе работы агентов лежит доступ к огромным массивам данных: геномным базам, химическим данным FDA и клиническим испытаниям. Для обработки информации используются различные модели ИИ, включая Claude для кодирования и анализа, а также специализированные решения для узких задач. Стартап Human Intelligence, созданный на базе этого исследования, уже привлёк внимание инвесторов и оценивается в 74,8 млрд ₽.

На конференции VB Transform 2026 Джеймс Зоу представит результаты работы и поделится стратегиями управления многоэтапными процессами в мультиагентных системах. В частности, он расскажет о методах преобразования сырых данных в формат, пригодный для ИИ, а также о механизмах проверки действий агентов с помощью человеческого аудита и экспериментальных сигналов.