根据 Beating，哈佛医学院、Kempner Institute 以及 Broad Institute 的协作团队（包括研究人员 Shanghua Gao、Ada Fang 和 Marinka Zitnik）已开源 AutoScientists，这是一套用于科学发现的去中心化 AI 代理系统。不同于采用单线程搜索的集中式系统，AutoScientists 取消了中央协调器，使代理能够异步协作——代理在消耗计算资源之前先起草同行评审，从而避免重复的失败实验，并能同时发现多个有前景的研究方向。
在 BioML-Bench 针对医学影像、药物发现和蛋白质工程任务的测试中，该系统在 24 项任务上实现了 74.4% 的平均排行榜百分位，较之前的代理基线提升了 8.3 个百分点。在蛋白质结合预测方面，AutoScientists 在 ProteinGym 上将 Spearman 相关性提高了 6.5%，超越了此前的监督式基准。
