拜耳怎么搭了一套靠谱的多智能体系统，帮科学家翻几十年的安全报告

Building Reliable Agentic AI Systems

拜耳和 Thoughtworks 一起做了个叫 PRINCE 的平台，核心思路是用多个分工明确的智能体——一个负责搞清楚你到底想问什么，一个负责去资料库里翻报告，一个负责检查翻出来的数据够不够、靠不靠谱，最后一个负责把答案写成合规的草稿——再配上外挂资料库，让科学家能直接用自然语言去查几十年的临床前安全研究数据，甚至生成监管文档的初稿。系统把可靠性押在...

推荐理由：我会先打个折：这是篇企业实践分享，不是新品发布，所以分数不会顶满。但它的价值在于把“可靠”两个字拆成了具体架构——拜耳和 Thoughtworks 搞的 PRINCE 平台用四个智能体分工干活，一个负责搞懂你问的到底是什么，一个去资料库里翻几十年的临床前安全数据，一个检查翻出来的东西够不够、靠不靠谱，最后一个把答案写成合规草稿。这套流水线直接对着监管文档生成这个硬骨头，正文给了足够的技术细节，让做企业级智能体的人能抄作业。没给更高分是因为它终究是个案例，不是行业级事件。