我们离在微信群里呼唤AI Agent做实验有多远？

做了这么多年实验室系统，服务过几百家实验室，我越来越清晰地感受到——单纯的信息化已经不够了。数据记录得再完整，流程管理得再规范，如果还是依赖人去“找信息、做判断、下指令”，效率的天花板就摆在那里。

直到我们把BIo AI Agent接入了 Bio-LIMS。

01. 一次真实的场景

实验员在手机企业微信中@Bio AI Agent：“帮我查一下最近一周有没有cfDNA提取失败的样本？”

几秒后，Bio AI Agent回复：

“过去7天共3个样本提取失败。其中2个来自同一批次，采集时间超过72小时，建议核查样本运输环节。”

它不仅查了，还分析了，甚至给了下一步建议，这是我们正在做的事。

02. 核心秘密：Agent Skill

很多人问我，智能体怎么“懂”实验室的事？答案是 Skill（技能）。

简单说，Skill就是教会AI做某件具体事情的“能力包”。我们为Bio-LIMS开发了专属的实验室Skill，它包含：

• 领域知识：深度理解cfDNA提取、文库构建、测序质控等环节的业务逻辑。

• API调用能力：掌握查订单、建实验单、更新状态的所有操作接口。

• 交互规范：明确什么时候要确认、什么时候可以直接执行、如何展示结果。

有了Skill，智能体瞬间变成“实验室专家”。 这就像给一个聪明人一本操作手册+一把钥匙：手册告诉他怎么做，钥匙让他能进系统做。

03. 十年数字化，一朝Skill化

但这里有个问题：Skill不是凭空造出来的。 我见过太多落地一塌糊涂的案例，原因只有一个：缺乏真正的数字化基础。

Skill的本质是把领域知识和系统能力结构化。 这需要三个硬核支撑：

1. 完整的业务模型：样本状态如何流转？这不是拍脑袋想出来的，是我们在几百家实验室里打磨出的标准。

2. 稳定的API体系：智能体通过API操作系统。这需要考虑权限控制、数据校验、事务一致性——我们的API迭代了三个大版本，踩过的坑比代码还多。

3. 真实的数据积累：AI要理解“什么是异常”，必须见过足够多的案例。系统里跑过的样本、订单，是训练Skill最好的语料。

数字化经验，是Skill的真正壁垒。数字化的厚度，决定了智能化的高度。

04. Skill的魅力：可插拔、可复用、可进化

为什么我们押注Skill架构？因为它解决了AI落地的三个核心痛点：

• 可插拔：不同实验室按需组装。做基因检测的加“测序质控”Skill，做细胞治疗的加“CAR-T工艺”Skill。

• 可复用：一个Skill开发好，可以被成百上千个智能体调用，边际成本趋近于零。

• 可进化：Skill越用越聪明。根据用户反馈持续优化展示逻辑和确认环节。

05. 智能体 + Skill + LIMS = ？

传统LIMS是“被动响应”的；而智能体是主动协作的。它通过Skill调用系统能力，成为一个7×24在线的“超级助手”：

• 自然语言交互：不用记菜单，直接说“创建一个核酸提取实验单”。

• 异常预警：样本即将过期、结果偏离阈值，自动提醒。

• 流程贯通：从接收到测序，全链路自动执行操作。

06. 更高阶的想象：AI + DOE工艺优化

如果说基础Skill让操作变简单，那下一步我们要做的就是：开发“工艺优化Skill”，让AI参与实验设计。

以CAR-T生产工艺为例，几十个参数如何调优？ 传统做法是凭经验一个个试。但我们的“DOE优化Skill”可以：

1. 读取历史批次数据；

2. 用实验设计方法论（DOE）分析参数关联；

3. 直接推荐下一轮最值得尝试的参数组合并预测成功率。

这就从“人找最优解”变成了“AI推荐最优解”。

所以，当实验室拥有了理解意图的Bio AI Agent和执行任务的双手（Skill），实验室流程形态将被彻底重塑：没有复杂的层级菜单，没有冰冷的填表规范，只有像对话一样自然的科学协作。