很多人认为AI Agent只是把ChatGPT接上几个工具，真正的核心其实是ReAct（Reason+Act）循环。传统LLM通常是“一次输入，一次回答”，而Agent会不断经历“思考→行动→观察→再思考”的闭环，例如先搜索PubMed，再分析论文，再调用数据库验证，再根据新信息调整下一步策略，直到完成目标。这种模式让大模型从“文本生成器”升级为“决策引擎”，也是当前OpenAI、Anthropic以及企业级Agent系统普遍采用的设计思想。对于生物医药研发而言，这意味着文献调研、靶点发现、遗传学证据整合、临床数据分析、竞争情报和实验设计都可以由多个Agent持续协同完成，而不是依赖一次Prompt得到最终答案。未来真正的竞争优势，不再是谁会写Prompt，而是谁能够设计高质量的Agent循环、工具体系、长期记忆和自动验证机制，让AI持续获取信息、修正判断并完成复杂任务。从Prompt Engineering迈向Agent Engineering，再进一步发展到AI Decision System，正在成为企业构建下一代研发能力的重要方向，也是AI驱动药物研发值得重点关注的技术演进路线。@评论罗伯特 @千问 #健闻登顶计划##国际创新药闻##药研智能社##最AI的健康派#