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BioMaster测试:AI生信分析的demo体验

从去年吴恩达提出agent(智能体)将有广阔前景,到dify等开源智能体以及Manus(多智能体应用)的迅速走红,AI智能体已经步入多智能体时代,其应用也日趋成熟。最近,我对两个AI方向产生了浓厚兴趣,一个是GUIAgent,比如GLMPC和字节开源的UI-TARS等,不过这些还处于初级阶段。我关注这个领域是因为希望能将一些相对简单的日常工作交由AI处理。另一个方向与前者有一定的交叉,就是生信分析的智能体。我希望生信分析能惠及每个人,只要有足够的硬件支持,AI就能在标准分析框架下完成分析,提升数据分析

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    从去年吴恩达提出agent(智能体)将有广阔前景,到dify等开源智能体以及Manus(多智能体应用)的迅速走红,AI智能体已经步入多智能体时代,其应用也日趋成熟。最近,我对两个AI方向产生了浓厚兴趣,一个是GUI Agent,比如GLM PC和字节开源的UI-TARS等,不过这些还处于初级阶段。我关注这个领域是因为希望能将一些相对简单的日常工作交由AI处理。

    另一个方向与前者有一定的交叉,就是生信分析的智能体。我希望生信分析能惠及每个人,只要有足够的硬件支持,AI就能在标准分析框架下完成分析,提升数据分析的可重复性,推动科学的发展与进步。国内也有专家测试了多智能体的生信分析,今天我将进行一次测试。

    测试BioMaster: AI生信分析的demo测试

    软件安装于今年一月份上传到了生物预印本服务器,相信未来的更新文章也将在这种预印本上发布,因为在AI领域已经形成这样的趋势。一个项目需要上百人的团队和强大的硬件支持,仅有两周的时间就必须完成一篇论文,否则就会被同行抢先发表!这也提醒我们,合作的重要性以及科研评价未来的改变方向。

    软件已有不少博客等进行了介绍,起初发现作者没有提供使用文档,所以暂时没有进行测试。最近作者更新了文档,并准备近期发布新版本,于是我决定进行测试。

    按照官方的文档进行安装,还是比较顺利的,除了软件下载花费的时间。

    代码语言:javascript 代码运行次数:0

    运行 复制 ```javascript # 克隆软件仓库 git clone https://ghfast.top/https://github.com/ai4nucleome/BioMaster.git cd BioMaster # 激活以前安装的conda source ~/miniconda3/bin/activate # 据说现在miniforge是主流,不过我还是用了mamba创建虚拟环境 mamba create -n agent python=3.12 -y # 激活环境 conda activate agent # 安装依赖 pip install -r requirements.txt # 放入data的demo数据 # 链接: https://pan.baidu.com/s/1t9I63lucrjdWjSK09NVxwQ?pwd=ai4s 提取码: ai4s # 填入API key后运行 python run.py ```

    demo测试的一波三折 首先使用了国产之光deepseek的API,发现其代码能力已经接近claude 3.7,但无奈发现不行。接着尝试了一个三方供应商,结果仍然不行。最后,看到作者使用的是一个特定的三方供应商,于是决定用同样的再测试一下,终于成功运行了。在cline插件的引导下,发现软件使用了多个模型,不是简单的修改run.py就可以,有o3-mini、gpt-4o和text-embedding-ada-002。这些模型都是硬编码在agents/BioMaster.py、agents/CheckAgents.py和ToolAgent.py中,根据名称可以分辨出是专家、检查和执行三个角色的分工。不同的角色使用不同的模型,以达到成本最优化。

    测试BioMaster: AI生信分析的demo测试

    软件的另一个优势是,如果不是新任务,会自动有存档,切换运行模式,就像搭建流程和运行流程两种工作。当然,目前的AI更多还是在应用已有知识,所以新流程和软件的开发还有待于专家的推动。

    复盘:AI对我的电脑做了什么 首先,看一下软件的安装,虽然我已经有了plink,还是安装了新的。后续应该有待改进,未来的软件安装不需要太多干预!

    代码语言:javascript 代码运行次数:0

    运行 复制 ```javascript # step1.sh #!/bin/bash which python conda config --set show_channel_urls false conda config --add channels conda-forge conda config --add channels bioconda mkdir -p ./output/007 conda install -y plink plink --bfile ./data/1000GP_pruned --r2 --ld-window 99999 --out ./output/007/ld_decay_results ```

    然后,看一下分析结果,结果是顺利输出的,软件安装可能是conda的检索耗时较长,花了十几分钟。

    测试BioMaster: AI生信分析的demo测试

    费用情况,注册送了0.3美元,以为不够,充值了一两块,发现整个任务花费了0.03美元,当然如果是复杂任务会花费更多!期待更智能的分析框架的出现!

    附上大佬收集的bioagent论文全集仓库:https://github.com/aristoteleo/awesome-bioagent-papers DOI: 10.1101/2025.01.23.634608

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