जैविक अनुसंधान के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता एजेंट: एक सर्वेक्षण

जैविक डेटा की तीव्र वृद्धि और प्रायोगिक जटिलता ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) प्रणालियों में बढ़ती रुचि को प्रोत्साहित किया है जो स्थैतिक पूर्वानुमान से परे स्वायत्त तर्क और क्रिया तक विस्तारित होती हैं। जबकि हाल के संगणनात्मक मॉडल मजबूत पूर्वानुमान प्रदर्शन प्राप्त करते हैं, वे मुख्यतः मानव द्वारा संचालित अनुसंधान कार्यप्रवाहों में निष्क्रिय उपकरण के रूप में कार्य करते हैं। इसके विपरीत, AI एजेंट तर्क, योजना, उपकरण आवाहन, और प्रतिक्रिया-आधारित सुधार को एकीकृत करते हैं, जिससे जैविक विश्लेषण के अधिक अनुकूल और इंटरैक्टिव रूप संभव होते हैं। यह सर्वेक्षण क्लिनिकल विश्लेषण, आणविक और दवा डिजाइन, मल्टी-ओमिक्स विश्लेषण, और ज्ञान खोज सहित 100 से अधिक प्रतिनिधि अध्ययनों की समीक्षा करके जैविक AI एजेंटों में हाल की प्रगति का एक व्यवस्थित संश्लेषण प्रदान करता है। हम एक एकीकृत 5D वर्गीकरण प्रस्तुत करते हैं जो मौजूदा कार्य को कार्य डोमेन, सिस्टम आर्किटेक्चर, इंटरैक्शन मोड, मूल्यांकन रणनीतियों, और संसाधन एकीकरण के अनुसार व्यवस्थित करता है। इस फ्रेमवर्क पर आधारित, हम सामान्य डिजाइन पैटर्न का विश्लेषण करते हैं, एजेंटिक प्रतिमानों द्वारा सक्षम उभरती क्षमताओं को उजागर करते हैं, और विश्वसनीयता, गोपनीयता, पैमाने की क्षमता, और मानकीकृत मूल्यांकन सहित प्रमुख खुले चुनौतियों की पहचान करते हैं। समग्र रूप से, यह सर्वेक्षण जैविक AI एजेंटों के वैचारिक और पद्धतिगत परिदृश्य को स्पष्ट करता है और जैविक अनुसंधान के लिए अधिक मजबूत, पारदर्शी, और सहयोगी एजेंट-आधारित प्रणालियों की दिशा में मार्गदर्शन प्रदान करता है। समुदाय के लिए एक जीवित संसाधन के रूप में कार्य करने हेतु, हमने एक GitHub रिपॉजिटरी तैयार की है जिसमें संसाधन और बेंचमार्क सारांश शामिल हैं, जो https://github.com/MineSelf2016/biologicalₐgentsₛurvey पर उपलब्ध है।