清华AIR联合水木分子开源OpenBioMed Skills 定义药研AI新范式

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5 个月前

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2026年4月7日，清华大学智能产业研究院（AIR）联合水木分子正式开源生物医药大模型插件集OpenBioMed Skills，首批推出覆盖五大核心领域的45项Agent技能，可直接调用多款垂直生物医药大模型，专业能力显著优于通用大模型。清华大学首席研究员、水木分子首席科学家聂再清表示，该项目将大幅降低药研工程门槛，推动生物医药研发全流程智能化。

图源: 图像由AI生成

打开GitHub的项目主页可以看到，OpenBioMed Skills的代码仓库上线不到24小时就收获了超1200星，不少生物医药领域的研发人员已经在Issue区提出了十多条场景适配需求，足见行业对该工具的期待值拉满。

长期以来，生物医药研发都是典型的“高投入、长周期、低成功率”领域，一款创新药从靶点发现到上市平均耗时超10年，研发成本超10亿美元。此前行业引入AI技术后，虽然在单点场景的效率有所提升，但整体落地仍面临两大堵点：通用大模型缺乏生物医药专业知识储备，垂直大模型的调用又需要研发人员具备一定的算法工程能力，大量中小研发团队很难享受到AI技术红利。

OpenBioMed Skills的核心价值，就在于打破了上述堵点。该项目**首次将生物医药专家的决策流程转化为可执行的Agent Skill代码**，研发人员无需掌握复杂的大模型微调、调用逻辑，就能直接调用对应的AI能力完成研发工作。

首批发布的**45项核心技能**覆盖生物化学与药物研发、蛋白质分析设计、单细胞组学分析、数据检索工具调用等五大关键领域，覆盖了临床前药物研发80%以上的高频需求。将插件集部署于同名开源平台后，研究人员可直接调用PharMolixFM、BioMedGPT-R1及MutaPLM等垂直领域多模态模型。相比于ChatGPT等通用大语言模型，该系统在专业知识理解与药研业务逻辑执行上展现出显著优势，同时支持通过飞书、钉钉、微信等移动端远程驱动生物医药Agent，研发人员在外也能随时发起任务、查看结果。

清华大学首席研究员、水木分子首席科学家聂再清指出，这一项目的落地标志着药物研发AI正式从“单点工具”阶段进入“全流程智能Agent”阶段。

据了解，项目团队后续还将持续更新技能库，逐步覆盖临床试验设计、临床数据统计分析等更多药研环节，未来甚至可以实现研发人员仅通过自然语言指令，就能完成大部分重复性、标准化的研发工作，将核心精力集中在创造性的决策环节，进一步缩短新药研发周期、降低研发成本。

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