狂揽1059星 [Biomni] 通用生物医学AI智能体来了，研究狗狂喜？

大家好，我是贝克街的捉虫师呀！

咱们做开发或者搞研究的，多多少少都遇到过需要处理特定领域复杂数据的场景。尤其像生物医学这种，专业术语多、工具链庞杂、数据格式五花八门，想要完成一个完整的分析流程，常常需要切换不同的软件、学习各种脚本命令，光是环境配置就能让人抓狂。很多时候，一个研究想法可能因为技术实现的门槛太高就被搁置了。我之前就想着，要是能有个工具，能听懂我的研究需求，然后自己去调用那些专业的生物信息学软件和数据库，把活儿都干了，那该多好。最近我在逛GitHub，就真看到了这么一个有意思的项目，它好像就是奔着这个目标去的。

这个项目叫做 Biomni，看名字就知道它跟生物医学领域紧密相关。它把自己定位成一个“通用生物医学AI智能体”。你可以简单理解，它就是一个能理解人类语言指令、并且具备执行多种生物医学研究任务能力的智能助手。它不是一个单一的工具，而是一个集成平台，结合了大型语言模型的推理能力、从海量数据中提取信息的能力，以及最关键的——它能通过代码去实际操作各种生物医学工具和数据。项目的主要目标就是帮助生物医学科学家和研究人员，大幅提升研究效率，甚至能辅助他们提出新的、有价值的科学假设。而且，它还是开源的，这让更多人有机会去了解它的内部机制，甚至参与进来一起完善它。

来看看这个项目在GitHub上的数据，感觉还挺受关注的。目前已经累计收揽了超过1000个星标，而且光是今天就涨了四百多星，这势头是真的猛。它的主要开发语言是Python，这对于很多熟悉Python生态的同学来说应该很友好。项目由斯坦福大学的一个团队维护，感觉是一个比较严谨的研究项目。从Readme上看，他们也在积极地寻求社区贡献，无论是新的工具、数据集还是基准测试，都非常欢迎，这说明项目生态正在建设中，也意味着它未来还有很大的发展空间。他们甚至为有突出贡献的社区成员提供了在未来论文中署名的机会，这还是挺吸引人的。

说起功能，Biomni 最打动我的地方在于它的通用性和自动化能力。

  • 自然语言驱动
    你可以直接用描述研究任务，比如“规划一个CRISPR筛选实验”或者“预测某个化合物的药代动力学性质”。它会尝试理解你的意图，并将其转化为可执行的步骤。
  • 自主任务规划与执行
    Biomni 不只是简单地回应问题，它会基于你的指令，结合它所掌握的知识和工具，自己规划一套执行流程。这个流程可能包含数据检索、工具调用、数据处理、结果分析等多个步骤，然后它会一步步去执行这些操作。
  • 集成的工具与数据湖
    为了能够执行各种任务，Biomni 背后集成了一个庞大的生物医学工具集和一个大约11GB的数据湖。这意味着用户不需要自己去寻找、安装、配置各种分散的专业软件和大型数据库，大大简化了准备工作。
  • 支持多样化的研究场景
    从项目提供的例子来看，它能处理的任务范围很广，比如刚才提到的CRISPR实验设计、单细胞RNA测序数据分析、药物ADMET性质预测等。这种跨领域的处理能力，让它在很多不同的生物医学子领域都能派上用场。
  • 具备假设生成潜力
    AI Agent 的一个重要价值在于它不仅仅是执行指令，还能基于数据和知识进行更高层次的推理。Biomni 的目标之一就是辅助研究人员生成可验证的科学假设，这对于推动科学发现是非常关键的能力。
  • 提供了Web用户界面
    对于不想在本地配置复杂环境或者不熟悉编程的科研人员，项目还提供了一个Web界面。通过这个界面，可以直接上传数据、输入指令，体验Biomni的功能，这个入口设计得非常贴心。

想要在本地尝试 Biomni，整个过程需要一些准备工作，特别是环境搭建那一步。项目 Readme 里提到了它的环境依赖比较多，建议先跟着提供的 setup.sh 脚本来初始化环境。

成功安装环境后，你需要激活对应的 conda 环境：

conda activate biomni_e1

然后通过 pip 安装 biomni 包：

pip install biomni --upgrade

Biomni 需要调用大型语言模型，所以你需要配置相应的 API Key，比如 Anthropic 或 OpenAI 的 Key。把这些 Key 加到你的 shell 配置文件里，比如 ~/.bashrc 或 ~/.zshrc：

export ANTHROPIC_API_KEY="YOUR_API_KEY"
export OPENAI_API_KEY="YOUR_API_KEY" # optional if you just use Claude

初次运行时，Biomni 会自动下载大约11GB的数据湖，这需要一些时间和存储空间。都准备好之后，就可以在 Python 里导入 A1 agent，初始化并调用 go 方法来给它下达任务了：

from biomni.agent import A1

# 初始化 agent，指定数据路径和使用的 LLM 模型
# 第一次运行会自动下载数据湖
agent = A1(path='./data', llm='claude-sonnet-4-20250514')

# 执行你的生物医学研究任务
agent.go("Plan a CRISPR screen to identify genes that regulate T cell exhaustion, generate 32 genes that maximize the perturbation effect.")

# 也可以执行其他任务，比如单细胞数据分析或药物性质预测
# agent.go("Perform scRNA-seq annotation at [PATH] and generate meaningful hypothesis")
# agent.go("Predict ADMET properties for this compound: CC(C)CC1=CC=C(C=C1)C(C)C(=O)O")

总的来说，安装过程虽然不像 pip install 那么一步到位，但项目方提供了脚本和文档指引。对于需要用到它的同学来说，这点投入应该还是值得的。

这个项目最适合的应用场景，我觉得还是在那些需要处理复杂、多步骤生物医学研究任务的环境里。

比如，在高校的生物学或医学实验室，研究人员可能需要频繁地进行基因序列分析、蛋白结构预测、设计实验方案等工作，Biomni 可以作为一个强大的辅助工具，自动化很多原本耗时耗力的计算和数据处理。
在药物研发公司，从靶点发现、药物设计到临床前研究，涉及海量的数据分析和多学科知识的整合，Biomni 有潜力加速这些流程，比如自动筛选潜在药物分子、预测其药理毒性等。
对于生物信息学工程师来说，Biomni 提供了一个集成的平台，他们可以在此基础上开发新的工具，或者利用它来更高效地执行复杂的分析管道，而不用自己在底层去拼凑各种零散的库和软件。

我推荐它的主要理由在于它极大地降低了执行复杂生物医学任务的技术门槛，特别是对于那些非计算机背景的科研人员。它的自然语言交互方式和自主执行能力，确实能让人更专注于研究本身，而不是工具的使用。虽然它可能还处于早期阶段，但这种将AI Agent思想应用于特定专业领域的尝试，我觉得方向非常正确，而且潜力巨大。

总的来说，Biomni 是一个非常有前景的开源项目，它尝试用AI Agent的能力去解决生物医学研究中的实际痛点。尽管环境配置可能需要一点耐心，但它所带来的自动化和效率提升是显而易见的。对于生物医学领域的专业人士或者对这个交叉领域感兴趣的开发者来说，这是一个非常值得关注和尝试的工具。

如果你觉得这个项目有意思，想了解更多细节或者亲手玩玩看，可以直接访问他们的GitHub仓库。

项目地址：https://github.com/snap-stanford/biomni

期待大家去探索之后，能把你的体验和想法在评论区分享给我呀！咱们下期再见！

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