RIVER多智能体酶-反应检索框架发布
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Yifan Chang等作者提出并发布RIVER（Reaction-enzyme Inference via Evidence-guided Retrieval）多智能体框架，用于酶与反应的双向检索：给定酶找出可能催化的反应，给定反应对候选酶排序。框架协调大语言模型、生化计算工具与外部知识资源，在反应化学、蛋白序列与结构域、催化机制和数据库注释等多层面汇集证据，并由验证模块检查证据缺口与冲突、依据可追溯证据记录重排候选。 据论文称，在公开基准上，RIVER在酶检索与酶注释两项任务中成功率最高；在近期文献构建的大肠杆菌酶检索任务中，闭源与开源模型配置均取得最佳结果，明显优于Claude Code、Codex和Phylo Max等通用及生物学专用多智能体系统。
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- arXiv · cs.AIRIVER：证据引导的多智能体检索用于酶-反应发现
RIVER（Reaction-enzyme Inference via Evidence-guided Retrieval）是一个多智能体框架，用于酶与反应的双向检索：给定酶找出可能催化的反应，给定反应对候选酶排序。它协调大语言模型、生化计算工具与外部知识资源，在反应化学、蛋白序列与结构域、催化机制和数据库注释等多层面汇集证据，并由验证模块检查证据缺口与冲突、依据可追溯证据记录重排候选。在公开基准上，RIVER 在酶检索与酶注释两项任务中成功率最高；在近期文献构建的 Escherichia coli 酶检索任务中，闭源与开源模型配置均取得最佳结果，明显优于 Claude Code、Codex 和 Phylo Max 等通用及生物学专用多智能体系统。
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