在编程领域，眼下的默认假设是「一个工程师配一个智能体」，Claude Code 这类工具就是典型代表。但在 VB Transform 2026 大会上，斯坦福大学生物医学数据科学副教授 James Zou 提出了一个不同的方向：下一个突破口不是让单个智能体更聪明，而是让数万个智能体协同工作。VentureBeat 记者 Ben Dickson 在 8 月 7 日的报道中，完整记录了这套系统的构建逻辑与验证结果。
从「虚拟实验室」到「虚拟药企」
这个项目的起点规模很小。Zou 最初搭建的「虚拟实验室」只有 5 到 8 个智能体，结构完全对照他在斯坦福的真实实验室：一个 AI 教授担任项目负责人，若干各有专长的 AI 学生，定期召开组会。团队还为智能体复制了一所「斯坦福」——一个智能体学校，让它们在其中接受监督微调，提升各自领域的专业能力。
「我们为智能体建了一所斯坦福的复制品，一所智能体学校，它们可以在那里上学，通过监督微调来提升自己在特定领域的专业水平。」Zou 这样描述。
这个小规模系统交出的第一份成果，是针对新近新冠变异株设计的纳米抗体蛋白。「真正让我们兴奋的是，这些由 AI 设计的纳米抗体在结合近期几种病毒方面，表现远好于此前由人类设计的版本。」Zou 说。这一结论经过了湿实验验证。
有了实验室层面的验证，团队把目标从模拟一个研究组，扩大到模拟一家公司。由此诞生的系统被称为「虚拟生物科技公司」，由数万个专业智能体组成，顶层是一个首席科学官智能体，下设与真实药企对应的各个部门——靶点发现、分子设计、临床试验等。部门内部还会进一步细分：「在靶点发现部门下面，会有一个智能体专门看所有遗传学数据，另一个专门看基因组学和单细胞数据，以此类推。」
为什么不是一个更强的模型
随着基础模型能力不断提升，开发者面临一个核心的架构选择：为什么要把任务拆给数万个专业智能体，而不是把算力全部投给一个无所不知的大模型？
Zou 团队用同一个科研难题做了对照实验，让多智能体团队与单个智能体正面对决。结果显示，多智能体生态中产生的摩擦与互动，反而带来了更好的方案，也更能抵抗误差的层层累积。
「在这些科研虚拟实验室里，智能体之间真的会争论、会产生分歧。它们必须说服其他 AI 科学家接受自己的想法，而这一切激发出的推理，比单个模型独自从零解决问题要更有创造性、也更稳健。」Zou 说。
卡点不在模型，在数据接口
规模一旦扩大到数万个智能体，真正的瓶颈就变成了编排。系统需要一个统一的上下文层，让智能体能够从各种工具、数据集和历史记录中整合知识。
不少企业团队试图用给现有数据库套一层 MCP（模型上下文协议）的方式解决数据打通问题，但 Zou 认为这治标不治本——老系统对智能体并不友好。比如把一篇论文的 PDF 直接丢进智能体的上下文窗口，效率极低，而标准文本模型很难读懂复杂的图和表，进而产生幻觉。
「即使你在现有数据库和 API 外面包一层 MCP，也没有解决底层问题：这些接口和 API 本来就不是为智能体设计的。」Zou 表示。它们的服务对象，是人类或者前 AI 时代的算法。
团队为此开发了名为 Paperclip 的平台。它利用了当代大模型的一项固有强项——写代码和操作文件系统的能力。Paperclip 不再强迫智能体去调用脆弱且各不相同的数据库 API，而是把非结构化数据数字化，并将分散的数据库映射成一个统一的、面向 AI 的虚拟文件系统。智能体由此可以用标准的文件系统操作，去访问数百万篇论文中的知识。
「结果表明，用了 Paperclip 准确率会高得多，同时相比没有这类 AI 原生科研基础设施的智能体，时间和成本能降低一个数量级以上。」Zou 说。
默克独立做出了同一套方案
为检验这套架构的实际产出，虚拟生物科技公司启动了 3.7 万个「临床试验智能体」，用于整合零散的临床试验数据。这些智能体识别出了一批可预测试验成功率的单细胞特征——有这些特征支撑的药物靶点，最终走向市场的概率比同类药物高出约 50%。
随后，系统自主设计了一款靶向 CD276 蛋白的抗体偶联药物，用于治疗肺癌。整个设计过程由智能体独立完成，且只依赖 2025 年 1 月之前公开发表的数据。
数月之后，制药公司默克（Merck，在中国大陆的商号为默沙东）独立开发并验证了同样的治疗方案，该方案后来获得了美国食品药品监督管理局的突破性疗法认定。Zou 将此称为「对虚拟生物科技智能体所给出的治疗设计的第三方外部验证」。
管理对象从流程变成环境
当多智能体系统的规模持续扩大，管理这批数字劳动力的方式也需要重新思考。Zou 主张从设计刚性工作流，转向搭建开放环境。工作流规定智能体每一步该做什么，更像是在管理一名初级员工；而环境提供的是基础设施、护栏和激励机制，让智能体围绕开放式问题自行协作。
「在工作流里，我们试图告诉智能体该做什么、该怎么做。但在环境里，我们提供基础设施、激励和护栏，其余部分保持开放，用激励促成智能体之间的协作。」Zou 说。
这也意味着规模化的优化对象发生了转移——不再是微调单个模型，而是设计整个环境。单个智能体固然可以通过强化学习或在智能体学校里做监督微调来提升，但大规模多智能体系统能否成功，取决于调整那些支配协作的参数。
「在多智能体这一侧，我们其实不再微调和改动单个模型了，而是在优化环境。」Zou 解释道，「环境本身就是我们用来提升智能体的优化对象。」
来源：VentureBeat
