Jei šiandien esate valdybos salėje, jūs tikriausiai girdite tą pačią istoriją iš Deloitte, BCG ir McKinsey. Mes susiduriame su (Deloitte), atotrūkis tarp to, ką technologija gali padaryti ir ką mes galime įsivaizduoti. (McKinsey), kur autonominės AI sistemos taps nauju verslo veiklos modeliu. (BCG), organizacija be žmogiškųjų darbuotojų, veikianti viršžmogišku greičiu ir prisitaikymu. " " Vaizduotės deficitas " " Agentūros amžius " " Tik įmonė Vaizduotės deficitas Agentūros amžius Tik įmonė Jie visi teisingai apibūdina paskirties vietą, bet paliko žemėlapį tuščią. Jų sprendimai: „kultūrizuoti smalsumą“, „iš naujo įsivaizduoti darbo srautus“, „pradėti naują mąstyseną“ yra abstraktūs idealai. Šis straipsnis siūlo apčiuopiamą, koduojamą planą pačioms sistemoms, apie kurias teorizuoja šios konsultacijos, remiantis realiu eksperimentu, kurį aš atlikau. Konsensuso vaizdas nuo 30 000 pėdų Didieji trys tiksliai nustatė jėgas, formuojančias kitą verslo dešimtmetį. "Deloitte" diagnozė: Jie teigia, kad pagrindinė problema yra "žmogiškųjų gebėjimų" trūkumas, pavyzdžiui, smalsumas, empatija ir skirtingas mąstymas, kad išlaikytų technologijas. BCG vizija: Jie vaizduoja naują konkurencinį kraštovaizdį, kuriame AI gimtosios įmonės turi struktūrinių pranašumų sąnaudų, greičio ir prisitaikymo srityse. McKinsey's Road Map: Jie apibūdina kelionę nuo paprasto "agentinio darbo" iki visiškai persvarstyto "agentinio variklio". Konsensusas yra aiškus: ateitis yra apie naujų darbo būdų kūrimą ir naujos klasės žmogiškųjų įgūdžių panaudojimą. bet kaip, konkrečiai, mes kuriame šią ateitį? Inžinieriaus kritika: kas trūksta iš strategijos denio Joms trūksta statytojo perspektyvos, kuri atskleidžia, kad pačius žmogiškuosius gebėjimus, kuriuos jie siekia ugdyti, iš tikrųjų galima inžinerizuoti. Kritika 1: Abstraktūs idealai prieš inžinerines sistemas Konsultacijos kalba apie smalsumo ir empatijos ugdymą. mano eksperimentas rodo, kad mes galime Mes galime sintezuoti gebėjimus, o ne tik lėtai juos ugdyti žmoguje. inžinierius Kritika 2: Nestruktūrizuoti žaidimų aikštelės vs. skalavimo varikliai Jie rekomenduoja hakatonus ir saugias erdves, kad skatintų vaizduotę.Tai priklauso nuo sėkmės.Mano eksperimentas rodo, kaip sukurti struktūrizuotą, kartojamą arba surinkimo liniją inovacijoms, kurias galima išplėsti, audituoti ir nukreipti. discovery engine Vagi lyderystė vs. AI orkestratorius Jie kalba apie naujus mąstymo būdus lyderiams. Mano darbas apibrėžia konkretų naują mąstymą. • The , sistemų architektas, kurio pagrindinis įgūdis yra hibridinių žmogaus-AI įgulos projektavimas ir diegimas. vaidmenį AI Orchestrator Demonstracija: mokslinių tyrimų ir plėtros skyrius Python scenarijuje Norėdamas pereiti nuo teorijos prie praktikos, sukūriau darbo prototipą pačiam „agentiniam varikliui“, kurį McKinsey apibūdina, užduotį išspręsti „išvaizdos deficitą“, kurį nustato „Deloitte“, tokiu būdu, kuris imituoja BCG „AI-Only Firm“ greitį. Aš surinko specializuotų AI agentų komandą, naudodamas CrewAI. misija: design a novel therapy for Glioblastoma, an aggressive brain cancer, using only compounds derived from bee products. Štai architektūrinis mėlynoji spalva: # main.py import os from crewai import Agent, Task, Crew, Process # You'll need to set your OPENAI_API_KEY environment variable for this to run os.environ["OPENAI_API_KEY"] ='' # --- The "Grand Challenge" --- CANCER_PROBLEM = "Glioblastoma, a highly aggressive brain cancer, is resistant to traditional therapies due to its heterogeneity and the blood-brain barrier. Our mission is to propose a novel, end-to-end therapeutic strategy using bee byproducts, from identifying a molecular target to conceptualizing a delivery and control system for the therapy." # --- Step 1: Create a Knowledge Base for Each Expert --- # This simulates their specialized training. It's targeted RAG. knowledge_bases = { "genetic_translator": """ 'Cell2Sentence' is a framework for translating complex single-cell gene expression data into natural language. By ranking genes by expression level and creating a 'sentence' of gene names, we can use standard Large Language Models to predict cellular responses, identify cell types, and understand the 'language' of biology. This allows us to ask models to, for example, 'generate a sentence for a glioblastoma cell that is resistant to chemotherapy'. """, "structural_biologist": """ 'AlphaFold' is an AI system that predicts the 3D structure of proteins, DNA, RNA, ligands, and their interactions with near-atomic accuracy. It uses a diffusion-based architecture to generate the direct atomic coordinates of a molecular complex. This is critical for drug discovery, as it allows us to visualize how a potential drug molecule might bind to a target protein, enabling structure-based drug design. """, "discovery_engine_designer": """ 'Hamiltonian Learning' is a discovery paradigm that fuses AI with high-fidelity simulation. It creates a closed loop where an AI agent proposes candidate molecules, and a simulator (like AlphaFold) provides a 'fitness score' (e.g., binding energy). The AI learns from this score to propose better candidates in the next cycle. It is a system for industrializing discovery, not just analysis. """, "control_systems_engineer": """ DeepMind's Tokamak control system uses Reinforcement Learning (RL) to manage the superheated plasma in a nuclear fusion reactor. The key is 'reward shaping'—designing a curriculum for the AI agent that teaches it how to maintain stability in a complex, dynamic, high-stakes physical environment. This methodology of real-time control can be adapted to other complex systems, like bioreactors or smart drug delivery systems. """ } # --- Step 2: Define the Specialist Agents --- genetic_translator = Agent( role='Genetic Translator specializing in the Cell2Sentence framework', goal=f"Analyze the genetic language of Glioblastoma. Your primary task is to identify a key gene that defines the cancer's aggressive state, based on your knowledge: {knowledge_bases['genetic_translator']}", backstory="You are an AI that thinks of biology as a language. You convert raw genomic data into understandable 'sentences' to pinpoint the core drivers of a disease.", verbose=True, memory=True, allow_delegation=False ) structural_biologist = Agent( role='Structural Biologist and expert on the AlphaFold model', goal=f"Based on a key gene target, use your knowledge of AlphaFold to conceptualize the critical protein structure for drug design. Your knowledge base: {knowledge_bases['structural_biologist']}", backstory="You visualize the machinery of life. Your expertise is in predicting the 3D shape of proteins and how other molecules can bind to them.", verbose=True, memory=True, allow_delegation=False ) discovery_engine_designer = Agent( role='Discovery Engine Designer with expertise in Hamiltonian Learning', goal=f"Design a discovery loop to find a novel therapeutic agent that can effectively target the identified protein structure. Your knowledge base: {knowledge_bases['discovery_engine_designer']}", backstory="You don't just find answers; you build engines that find answers. You specialize in creating AI-driven feedback loops to systematically search vast chemical spaces.", verbose=True, memory=True, allow_delegation=False ) control_systems_engineer = Agent( role='Real-World Control Systems Engineer, expert in the Tokamak RL methodology', goal=f"Conceptualize a real-world system for the delivery and control of the proposed therapy, drawing parallels from your knowledge of controlling fusion reactors. Your knowledge base: {knowledge_bases['control_systems_engineer']}", backstory="You bridge the gap between simulation and reality. You think about feedback loops, stability, and control for complex, high-stakes physical systems.", verbose=True, memory=True, allow_delegation=False ) # --- Step 3: The Human-Analog Agents --- pragmatist = Agent( role='A practical, results-oriented patient advocate and venture capitalist', goal="Critique the entire proposed therapeutic strategy. Ask the simple, naive, common-sense questions that the experts might be overlooking. Focus on cost, patient experience, and real-world viability.", backstory="You are not a scientist. You are grounded in the realities of business and human suffering. Your job is to poke holes in brilliant ideas to see if they can survive contact with the real world.", verbose=True, allow_delegation=False ) ai_orchestrator = Agent( role='Chief Technology Officer and AI Orchestrator', goal="Synthesize the insights from all experts and the pragmatist into a final, actionable strategic brief. Your job is to create the final plan, including a summary, the proposed solution, the primary risks identified by the pragmatist, and the immediate next steps.", backstory="You are the conductor. You manage the flow of information between brilliant, specialized agents to create a result that is more than the sum of its parts. You deliver the final, decision-ready strategy.", verbose=True, allow_delegation=False ) # --- Step 4: Define the Collaborative Tasks --- # This is the "script" for their conversation. list_of_tasks = [ Task(description=f"Using your Cell2Sentence knowledge, analyze the core problem of {CANCER_PROBLEM} and propose a single, high-impact gene target that is known to drive glioblastoma aggression.", agent=genetic_translator, expected_output="A single gene symbol (e.g., 'EGFR') and a brief justification."), Task(description="Take the identified gene target. Using your AlphaFold knowledge, describe the protein it produces and explain why modeling its 3D structure is the critical next step for designing a targeted therapy.", agent=structural_biologist, expected_output="A description of the target protein and the strategic value of its structural model."), Task(description="Based on the target protein, design a 'Hamiltonian Learning' loop. Describe the 'proposer agent' and the 'scoring function' (using AlphaFold) to discover a novel small molecule inhibitor for this protein.", agent=discovery_engine_designer, expected_output="A 2-paragraph description of the discovery engine concept."), Task(description="Now consider the discovered molecule. Propose a concept for a 'smart delivery' system, like a nanoparticle, whose payload release could be controlled in real-time, drawing inspiration from the Tokamak control system's use of RL for managing complex environments.", agent=control_systems_engineer, expected_output="A conceptual model for a controllable drug delivery system."), Task(description="Review the entire proposed plan, from gene target to delivery system. Ask the three most difficult, naive-sounding questions a patient or investor would ask. Focus on the biggest, most obvious real-world hurdles.", agent=pragmatist, expected_output="A bulleted list of three critical, pragmatic questions."), Task(description="You have the complete proposal and the pragmatist's critique. Synthesize everything into a final strategic brief. The brief must contain: 1. A summary of the proposed therapeutic. 2. The core scientific strategy. 3. The primary risks/questions. 4. A recommendation for the immediate next step.", agent=ai_orchestrator, expected_output="A structured, final strategic brief.") ] # --- Step 5: Assemble the Crew and Kick Off the Mission --- glioblastoma_crew = Crew( agents=[genetic_translator, structural_biologist, discovery_engine_designer, control_systems_engineer, pragmatist, ai_orchestrator], tasks=list_of_tasks, process=Process.sequential, verbose=True ) result = glioblastoma_crew.kickoff() print("\n\n########################") print("## Final Strategic Brief:") print("########################\n") print(result) Labiausiai kritinė eksperimento dalis buvo paleisti jį du kartus. Run #1: The Hinted Strategy Bėgimas # 1: Nustatyta strategija Genetinio vertėjo žinias sėjome konkrečiais patarimais: žinoma, kad bičių propolio (CAPE) junginys slopina bičių metabolizmą. Įgula pasinaudojo tuo ir be klaidų sukūrė nuoseklų, galutinį planą, pradedant nuo STAT3 baltymo modeliavimo. Dizainas A Tai buvo puikus žinomos hipotezės patvirtinimas. STAT3 gene pathway AlfaFold Tokamak įkvėpta pristatymo sistema Run #2: The Unsupervised Strategy Bėgimas # 2: Neprižiūrima strategija Įgulai buvo suteikta ta pati misija, bet ji turėjo padaryti pradinį kūrybinį šuolį pati. Rezultatai buvo visiškai kitoks, bet vienodai perspektyvus planas. Jis buvo dar vienas pagrindinis glioblastomos sukėlėjas ir savarankiškai nustatė ryšį su bičių propoliu. EGFR pathway The Takeaways: inžinerinis planas vaizduotei Tai, kad įgula parengė du skirtingus, moksliškai pagrįstus planus, yra įrodymas. Tai ne papūgos, jie mąsto variklius: įgula parodė tikrą informuotą judrumą. Atsižvelgdama į konkretų pradžios tašką, ji sekė loginiu keliu. Atsižvelgdama į atvirą problemą, ji ištyrė galimybių erdvę ir rado kitą galiojantį kelią. Žinių bazė yra vairavimo ratas: eksperimentas įrodo, kad svarbiausias orchestravimo elementas yra kontekstas. „RAG“ žinių bazė yra pagrindinė priemonė, skirta nukreipti AI dėmesį. Vienas sakinio pakeitimas pakeitė visą mokslinių tyrimų ir plėtros trajektoriją, parodydamas galingą ir tikslų metodą, kaip vadovauti atradimams. Pragmatistas yra inžinerinė empatija: abiejose simuliacijose pragmatistas buvo MVP, užduodamas žiaurius klausimus apie sąnaudas, saugumą ir paciento naštą. Konsultacijos yra teisingos, kad empatija yra lemiamas gebėjimas, bet jie yra neteisingi, kad tai gali būti tik žmogus. Nuo strategijos iki architektūros Konsultacijos davė mums diagnozę.Jie mums pasakė, kad mes turime vaizduotės deficitą ir turime tapti agentais.Jie parodė mums pažadėtąją žemę. Šis eksperimentas rodo, kad žmogiškieji gebėjimai, kuriuos jie pagrįstai giria, gali būti sintezuoti ir išplėtoti kaip inžinerinės funkcijos AI įgulos viduje.Jis rodo, kad persvarstyti darbo srautai, kuriuos jie reikalauja, gali būti suprojektuoti kaip struktūrizuoti, pakartotiniai atradimų varikliai. Sistemos architektas, kuris kuria komandas, kurios kuria ateitį. AI Orchestrator Svarbiausias klausimas generalinio direktoriaus nebėra tik "Kas yra mūsų AI strategija?" Ateitį laimės ne tos įmonės, kurios turi geriausią strategiją; ją laimės tos įmonės, kurios turi geriausią organizuotą žvalgybą. Who is architecting our AI crews? Kaip nuorodą čia yra išėjimas iš bėgimo: ############################################################################################################## Galutinė strateginė ataskaita: ############################################################################################################## Strategic Brief: EGFR-Targeted Glioblastoma Therapeutic Using Bee Byproducts and Smart Nanoparticle Delivery Pasiūlyta terapinė sistema yra novatoriška, daugiarūšė strategija, skirta epidermio augimo faktoriaus receptoriui (EGFR), centriniam onkogeniniam glioblastomos varikliui, naudojant bioaktyvius mažų molekulių grįžtamojo ryšio inhibitorius, įkvėptus junginių, esančių bičių šalutiniuose produktuose, tokiuose kaip propolis ir bičių nuodai. Šie inhibitoriai yra racionaliai suprojektuoti ir optimizuoti per pažangų AI varomą molekulinį modeliavimą ir generuojančią chemiją, informuotą AlphaFold didelės skiriamosios gebos struktūrinių prognozių dėl laukinio tipo ir mutantinio EGFR (ypač EGFRvIII). Kartu su šiuo molekuliniu dizainu yra 1. Summary of the Proposed Therapeutic 2. Core Scientific Strategy Molekulinis tikslinimas: dėmesys skiriamas EGFR, plačiai patvirtintam glioblastomos piktybinio pobūdžio ir heterogenumo molekuliniam požymiui, ypatingą dėmesį skiriant onkogeniniams variantams, pvz., EGFRvIII, kurie skatina ligandų nepriklausomų receptorių aktyvavimą. Struktūrinė biologija ir AI modeliavimas: Naudokite „AlphaFold“ difuzijos pagrindu pagrįstą AI, kad sukurtumėte išsamias ir tikslias 3D EGFR mutantų ir laukinių tipų struktūras, įskaitant dinamines konformacijas, susijusias su ligandų susiejimu ir alosteriniu reguliavimu. AI-Driven narkotikų atradimas: Naudokite Hamiltono mokymosi atradimo grandinę, apjungiančią generacinį siūlytojo agentą ir kompozicinę rezultatų funkciją, naudojant AlphaFold modeliavimo EGFR konformacijas, molekulinį dokavimą ir apskaičiuotą jungiamąją energiją, kad iteratyviai generuotų ir atrinktų chemiškai gyvybingus, smegenis įsiskverbiančius mažos molekulės EGFR inhibitorius, įkvėptus bičių produktų motyvais. Išmanioji nanodalelių pristatymo sistema: plėtoti nanodaleles iš bičių gautų polimerų / lipidų saugiam BBB kirtimui, paviršiaus funkcionalumui su EGFR / naviko specifiniais ligandais, siekiant pagerinti naviko ląstelių taikymą ir receptorių tarpininkavimą; integruoti įterptus molekulinius jutiklius (pH, ROS, MMPs, mutantinius EGFR konformacijos žymenis) realaus laiko naviko mikroaplinkos stebėjimui. Uždaros grandinės stiprinimo mokymosi kontrolė: Įkvėptas Tokamak plazmos kontrolės, įdiegti RL pagrįstą AI valdiklį, kuris gauna nuolatinius nanodalelių jutiklių įvesties, kad tiksliai reguliuotų kontroliuojamus vaistų išsiskyrimo rodiklius per išorinius stimulus (pvz., magnetinę indukciją, ultragarsą ar fotoaktyvavimą). Sekvencinės plėtros veiksmų planas: pereiti nuo in vitro patvirtinimo iki ikiklinikinių in vivo tyrimų ir galiausiai link klinikinių, implantuojamų ar nešiojamų RL kontrolės sistemų, pritaikytų pacientų navikų mikroaplinkos duomenims, sukuriant tikslumo medicinos vamzdelį. 3. Primary Risks and Key Questions (Pragmatist’s Critique) Manufacturability and Scalability: The complex nanoparticle platform integrating natural bee-derived polymers with embedded sensors and surface ligands poses significant manufacturing challenges. Variability inherent to natural polymers may impair batch-to-batch consistency, stability, and reproducibility critical for clinical application. Sophisticated embedding of biosensors and robust, wireless intra-body communication systems for real-time feedback control increase technical complexity and cost, potentially limiting scalability and commercial viability beyond niche or specialized centers. Biological and Clinical Efficacy Risks: Glioblastoma’s intrinsic heterogeneity, dynamic evolution, and disrupted BBB create formidable barriers to uniformly delivering effective EGFR inhibition. The adaptive nanoparticle system must contend with variable tumor cell populations, infiltrative growth patterns, immune microenvironment modulation, and risk of off-target nanoparticle sequestration or clearance. Neurotoxicity and unintended immune or inflammatory responses due to nanoparticle accumulation or sensor/actuator components raise safety concerns, demanding rigorous characterization before clinical advancement. Patient Experience and System Practicality: Implementation will likely require implantation of external or internal AI control units, frequent interaction or calibration, and continuous monitoring, which may increase procedural invasiveness, patient burden, and healthcare resource demands. Risks of system malfunction or control algorithm errors must be mitigated by fail-safe mechanisms, but still create anxiety and complexity that could affect patient compliance and quality of life. Elevated costs and operational complexity compared to existing standards of care may hinder widespread adoption despite potential therapeutic gains. Pirmasis ir svarbiausias žingsnis yra naudojant glioblastomos naviko mimikos modelius. Šis etapas turėtų sutelkti dėmesį į: 4. Recommendation for Immediate Next Step demonstrate proof-of-concept of the stimuli-responsive, sensor-integrated nanoparticle delivery platform’s payload release and EGFR inhibition kinetics in vitro Patvirtinimas, kad nanodalelės, pagamintos iš bičių išvestinių polimerų, gali būti patikimai sintezuojamos su nuosekliomis fizinėmis ir cheminėmis savybėmis ir funkcionalizuojamos taikant ligandus. Įterptųjų molekulinių jutiklių demonstravimas gali tiksliai aptikti atitinkamus naviko mikroaplinkos požymius (pH, ROS, mutantinius EGFR konformacijos žymenis) kontroliuojamomis sąlygomis. Nustatant kontroliuojamą, stimuliuojamą struktūriškai optimizuotų EGFR inhibitorių (gaminamų per AI varomą vamzdyną) iš šių nanodalelių išsiskyrimą, kiekybinę koreliaciją su jutiklių įvesties ir vaistų išsiskyrimo profiliais. Patvirtinta, kad išleisti inhibitoriai veiksmingai slopina EGFR fosforiliavimą ir vėlesnį onkogeninį signalizavimą kultūrizuotose glioblastomos ląstelių linijose, išreiškiančiose EGFRvIII ar kitas susijusias mutacijas. Testuoti saugos parametrus, tokius kaip citotoksinis poveikis ne navikų nervų ląstelėms, nanodalelių stabilumas ir degradacijos elgesys in vitro. Ši kontroliuojama aplinka teiks kritinius duomenis apie gamybingumą, jutiklių funkcionalumą, pristatymo efektyvumą ir saugos signalus prieš įsipareigojant išteklius sudėtingoms in vivo ir AI kontrolės sistemų integracijai.Be to, sėkmingas in vitro patvirtinimas informuos nanodalelių projektavimo, jutiklių integracijos ir RL kontrolės algoritmo mokymo mokymo programų tobulinimą, sumažinant vėlesnių ikiklinikinių vystymosi etapų riziką.Atsižvelgiant į technologijos daugiadisciplininį sudėtingumą, laipsniškas, duomenų pagrįstas požiūris, iš pradžių orientuotas į pagrindinio pristatymo ir jutiklio platformos funkcinį gyvybingumą, siūlo geriausią pragmatišką kelią transformacinės glioblastomos terap Šis strateginis trumpas sintezuoja ambicingą, novatorišką glioblastomos terapinę paradigmą, kuri naudoja (1) tikslinį molekulinį dizainą prieš EGFR, informuotą pažangiausios AI struktūrinės biologijos, (2) natūralių produktų darinių inhibitorių junginius ir (3) biologiškai protingą nanodalelių pristatymo sistemą, orchestruotą per stiprinimo mokymąsi. Nors didelis inovacijų potencialas yra įtikinamas sprendžiant glioblastomos atsparumą ir heterogeniškumą, išlieka reikšmingi iššūkiai gamybai, klinikiniam vertimui, saugumui ir pacientui orientuotam diegimui. Summary
