В этом руководстве мы создаём планировщик и валидатор протоколов для влажной лаборатории, который действует как интеллектуальный агент для проектирования и проведения экспериментов. Мы разрабатываем систему на Python и интегрируем модель Salesforce CodeGen-350M-mono для рассуждений на естественном языке.
Структура конвейера
Мы структурируем конвейер на модульные компоненты:
* ProtocolParser для извлечения структурированных данных, таких как шаги, продолжительность и температура, из текстовых протоколов;
* InventoryManager для проверки наличия реагентов и истечения срока их годности;
* Schedule Planner для генерации временных рамок и параллелизации;
* Safety Validator для выявления биозащищённости или химических опасностей.
Затем LLM используется для генерации предложений по оптимизации, эффективно замыкая цикл между восприятием, планированием, проверкой и уточнением.
Этапы работы
1. Импорт библиотек и загрузка модели Salesforce CodeGen-350M-mono локально для лёгкого вывода без API.
2. Определение класса ProtocolParser для чтения протоколов и извлечения структурированных данных.
3. Определение класса InventoryManager для проверки наличия реагентов и их сроков годности.
4. Определение класса SchedulePlanner для создания расписания экспериментов.
5. Определение класса SafetyValidator для проверки соответствия экспериментам требованиям безопасности.
6. Создание агентского цикла, интегрирующего восприятие, планирование, проверку и ревизию в единый согласованный поток.
Пример протокола
«`
ELISA Protocol for Cytokine Detection
1. Coating (Day 1, 4°C overnight)
— Dilute capture antibody to 2 μg/mL in coating buffer (pH 9.6)
— Add 100 μL per well to 96-well plate
— Incubate at 4°C overnight (12-16 hours)
— BSL-2 cabinet required
2. Blocking (Day 2)
— Wash plate 3× with PBS-T (200 μL/well)
— Add 200 μL blocking buffer (1% BSA in PBS)
— Incubate 1 hour at room temperature
3. Sample Incubation
— Wash 3× with PBS-T
— Add 100 μL diluted samples/standards
— Incubate 2 hours at room temperature
4. Detection Antibody
— Wash 5× with PBS-T
— Add 100 μL biotinylated detection antibody (0.5 μg/mL)
— Incubate 1 hour at room temperature
5. Streptavidin-HRP
— Wash 5× with PBS-T
— Add 100 μL streptavidin-HRP (1:1000 dilution)
— Incubate 30 minutes at room temperature
— Work in dark
6. Development
— Wash 7× with PBS-T
— Add 100 μL TMB substrate
— Incubate 10-15 minutes (monitor color development)
— Add 50 μL stop solution (2M H2SO4) — CAUTION: corrosive
«`
Пример инвентаризации
«`
reagent,quantity,unit,expiry,lot
capture antibody,500,μg,2025-12-31,AB123
blocking buffer,500,mL,2025-11-30,BB456
PBS-T,1000,mL,2026-01-15,PT789
detection antibody,8,μg,2025-10-15,DA321
streptavidin HRP,10,mL,2025-12-01,SH654
TMB substrate,100,mL,2025-11-20,TM987
stop solution,250,mL,2026-03-01,SS147
BSA,100,g,2024-09-30,BS741
«`
Мы провели комплексный тестовый запуск, используя образец протокола ELISA и набор данных инвентаризации реагентов. Мы визуализировали выходные данные агента, оптимизированное расписание, параллельные выгоды и предложения по оптимизации от ИИ, демонстрируя, как наш планировщик функционирует как автономный интеллектуальный лабораторный помощник.
Таким образом, мы продемонстрировали, как принципы агентского ИИ могут повысить воспроизводимость и безопасность рабочих процессов во влажных лабораториях.
1. Какие компоненты включает в себя структура конвейера для создания планировщика и валидатора протоколов в лабораторной среде?
Ответ: структура конвейера включает в себя модульные компоненты: ProtocolParser для извлечения структурированных данных из текстовых протоколов, InventoryManager для проверки наличия реагентов и истечения срока их годности, Schedule Planner для генерации временных рамок и параллелизации, Safety Validator для выявления биозащищённости или химических опасностей.
2. Какие этапы включает в себя процесс создания планировщика и валидатора протоколов для влажной лаборатории?
Ответ: процесс создания включает в себя: импорт библиотек и загрузку модели Salesforce CodeGen-350M-mono локально для лёгкого вывода без API, определение классов для чтения протоколов, проверки наличия реагентов, создания расписания экспериментов и проверки соответствия требованиям безопасности, а также создание агентского цикла, интегрирующего восприятие, планирование, проверку и ревизию в единый согласованный поток.
3. Какие задачи решает класс InventoryManager в системе планирования и валидации протоколов?
Ответ: класс InventoryManager решает задачу проверки наличия реагентов и их сроков годности.
4. Какие типы данных извлекаются из текстовых протоколов с помощью ProtocolParser?
Ответ: ProtocolParser извлекает структурированные данные, такие как шаги, продолжительность и температура.
5. Какие преимущества даёт использование принципов агентского ИИ для повышения воспроизводимости и безопасности рабочих процессов во влажных лабораториях?
Ответ: использование принципов агентского ИИ позволяет повысить воспроизводимость и безопасность рабочих процессов во влажных лабораториях за счёт автоматизации планирования и валидации протоколов, что снижает вероятность ошибок и повышает эффективность работы.