Paving the way for agents in biology

Anthropic 的 Laura Luebbert 基于 Ferdous Nasri、Sarah Gurev、Patrick Varilly、Krithik Ramesh、Nuala A. O’Leary、Jonah Cool、Bernhard Y. Renard、Pardis Sabeti 和 Laura Luebbert 的研究，讨论如何让生物数据基础设施更适合 agent 使用。她们以科学研究 agents（Claude、Biomni、Edison Analysis、GPT）检索 NCBI Virus 序列数据为案例，发现即使最强模型也无法稳定达到可靠构建数据集所需的准确率；在加入确定性检索层 gget virus 后，准确率提升到接近 100%。文章进一步指出，生物数据库要支持 outbreak response、drug design 和 biological modeling 等场景，需要像软件基础设施一样提供更确定、可验证的检索与执行层。