在依托生物实验操作的研发一线，微生物实验的自动化长期受困于三个相互交织的瓶颈：手工操作的低通量、低重复性与生物危害；传统自动化设备的“刚性集成”与“重构困难”；实验设计与设备执行之间的“断层”。我们的菌株构建智能体平台，正是针对这三个问题，逐一给出了系统性的工程答案。
实验结果在批次间反复“漂移”，通过与智能体的前端交互将实验操作编译为精确的机器指令——“轻柔吸打”被量化为特定的移液速度与吹打循环次数，从根源上消除人为波动。
刚性集成的传统自动化产线一旦建成，工艺流程就被锁定，无法动态适应工艺的升级迭代——意味着每一次变更都要将产线推倒重来。平台采用模块化工作站架构，实验室可像搭积木一样灵活组合功能模块；工艺迭代时仅需增删模块即可同步更新，无需整机替换。轻量化设计使每个独立工作站可部署于常规实验台面，打破了“功能密度”与“占地面积”的线性约束。而搭建独立工作站的基本，就是每个独立工作站都搭载着一个专属智能体，能够将终端实验人员所需求的工艺自动转化为精准的机器指令序列。
科学家完成方案设计后，需人工“翻译”为设备可执行的步骤序列。这一过程耗时且易出错，机械动作点位、移液速度快慢、温控及时间等硬件条件约束常被忽略，导致方案执行的均一性差，难以得到理想的实验结果。菌株构建的智能体的核心思路是充当智能协议编译器与执行者，彻底改变传统的人工转译模式。具体而言，智能体首先不再让科学家直接面对硬件代码，而是将其用自然语言或简单图形描述的实验流程，转化为一套标准化的操作流程图。继而，智能体会自动对照预先录入的设备能力模型，并进行“编译”。在这个过程中，智能体会自动计算最优的机械移动路径、为不同液体匹配精确的移液速度与温控曲线，从而在源头上杜绝因忽略硬件约束导致的均一性问题。
HITBOT OS 作为软硬一体化的核心大脑，用户以自然语言输入实验目标后，系统自动完成：
·深度检索行业知识库与前沿文献，自动推演完整的实验方案
·融合实验室SOP规范与硬件物理约束，动态规划最优执行任务流
·将任务流编译为底层硬件可识别的指令序列，直接驱动模块化设备协同执行
从“实验灵感”到物理动作，一次性贯通。
大模型的能力在不断进化，编程框架与工具链也在持续更替，但一个团队在特定业务领域长期积累的操作流程、决策规则、已知陷阱与成功经验——这些知识是永恒的，不会因技术迭代而失效。
HITBOT OS所调用的知识库与指令体系，正是这一理念的载体。每一次实验设计与设备执行的反馈，都会回流到知识库中，形成正向循环。随着知识条目的持续积累与验证，系统的设计能力、执行效率和方案可靠性不断攀升——越用越“聪明”。
慧灵构建了一套覆盖“知识沉淀 → 知识表征 → 智能决策 → 硬件执行”全链路的技术体系，核心目标只有一个：打造能感知、能思考、能执行、能迭代的物理智能体。
多年的场景深耕与项目落地，让慧灵沉淀出一套多模态、高结构化的行业知识库。这些数据全部来自真实项目的运行反馈，能够准确反映实际业务场景中的操作逻辑与决策路径。更重要的是，每一次新的实验与执行，都会回流更新知识库，形成持续进化的正向循环。
慧灵将行业知识库和基座大模型深度融合，综合运用提示词分层控制、检索增强生成、任务依赖拆解、多智能体协同调度等技术，构建出面向不同业务场景的AI垂直模型。这些模型承担着各场景的认知与决策工作——理解需求、推演策略、生成方案、判断异常。
不同行业之间既有差异，也有共性。慧灵采用分布式学习框架，在保障客户数据安全的前提下，整合跨领域的工艺数据与模型经验。这使得新客户可以复用行业共性知识快速启动，数据积累较少的场景也能借助迁移学习获得可用方案。
这套技术体系，正在支撑慧灵打造能够真正扎根行业、自主执行、持续进化的物理智能体。
3月，慧灵自主研发的菌株构建智能体平台在“analytica 2026”首次公开亮相。现场演示中，平台基于真实行业场景，自主完成了从需求解析到硬件执行的完整闭环，获得与会专家的积极反馈。
这标志着菌株构建实验从“专家驱动”向“知识+AI双轮驱动”的范式转变。慧灵始终坚持以客户场景需求为导向，提供一站式全生命周期服务。
未来，我们将逐步开放平台能力接口，这一以行业知识库为底座的垂直模型范式，将不止于菌株构建，更可延伸至千行百业的智能化落地。
