医药公司做 Agentic AI，真正需要回答的不是“多少 Agent 自己做、多少买平台”，而是：什么能力决定公司的研发判断，就必须掌握在自己手里；什么只是通用基础设施，就应该尽量交给平台供应商。 大模型、RAG、文献搜索、浏览器自动化、代码执行、模型路由、权限审计、Workflow Engine，这些能力越来越标准化，药企没有必要重复造轮子。

真正应该自己拥有的，是三样东西：R&D decision logic、proprietary knowledge/context、Agent orchestration & evaluation。 一个靶点为什么值得做，什么证据权重最高，什么结果触发 Go/No-Go，下一步实验怎么设计；内部实验、临床、遗传、毒理、历史失败和专家判断如何被 AI 正确调用；什么任务交给哪个 Agent，输出怎么验证，什么时候必须由人接管——这些才是药企真正的核心资产。

所以未来药企的 AI 护城河，不会是“我有多少 Agent”，而是平台之上沉淀了多少别人复制不了的研发逻辑、决策历史和闭环学习能力。 最合理的架构不是 Everything in-house，也不是 Everything outsourced，而是：Buy the infrastructure, own the intelligence, continuously learn from every R&D decision.

#智能体人工智能 #人工智能制药 #药物研发 #医药创新 #研发管理 #生物医药 #人工智能 #研发数字化