Когда Google DeepMind демонстрирует прорывы в биологии с помощью AlphaFold, OpenAI фокусируется на другом. Новый отчёт компании показывает, как их ИИ-агенты уже используются учёными для ускорения разработки научного ПО и открытий в геномике.
Отчёт OpenAI описывает, как ИИ-агенты-кодеры активно автоматизируют рутинные задачи. Это позволяет учёным сосредоточиться на формулировании гипотез, а не на написании кода. Агенты самостоятельно генерируют, тестируют и отлаживают программное обеспечение, сокращая время разработки.
В основе этой работы лежат возможности, которые предоставляет OpenAI Agents SDK. Он даёт агентам доступ к таким инструментам, как Code Interpreter (интерпретатор кода), веб-поиск и системная оболочка. Это позволяет им не только генерировать код, но и взаимодействовать с внешней средой, выполнять команды и обрабатывать различные данные.
Применение таких агентов уже ускоряет научные открытия, особенно в геномике, где быстрая обработка и анализ данных критически важны. Это соответствует общему тренду в фармацевтической индустрии: ИИ масштабируется от пилотных проектов до полноценных платформ для поиска и разработки лекарств.
Отчёт OpenAI показывает, что ИИ-агенты переходят от концепции к практическому инструменту в науке. Однако в нём нет конкретных метрик или сравнительных бенчмарков, которые бы количественно подтверждали превосходство агентского подхода над традиционными методами разработки ПО.