كشفت شركة باير عن إطلاق منصة PRINCE للذكاء الاصطناعي الوكيل، وهي نظام متكامل يهدف إلى تحويل الوصول إلى البيانات في مرحلة البحث الدوائي ما قبل السريري. واجه الباحثون تقليدياً صعوبات جمة في استخلاص رؤى من الكم الهائل من البيانات المهيكلة وغير المهيكلة، حيث كانت أدوات البحث التقليدية تعجز عن فهم تعقيدات الأسئلة البحثية. وبناءً على ذلك، استثمرت باير مبكراً في تقنيات التوليد المعزز بالاسترجاع لتطوير PRINCE التي انطلقت رسمياً في أوائل عام 2024، مع دمج قدرات الوكلاء الاصطناعيين لاحقاً في نفس العام. يعتمد النظام على هندسة السياق والهيكل التشغيلي لضمان الموثوقية في بيئة منظمة. تتكون البنية من طبقة Orchestration مبنية على LangGraph، تنسق سير العمل عبر وكلاء متخصصين: وكيل لتوضيح نية المستخدم، ووكيل للتخطيط والتفكير النقدي، ووكيل بحث يدمج بين RAG للبيانات غير المهيكلة وText-to-SQL للبيانات المهيكلة، ووكيل انعكاس للتحقق من اكتمال البيانات، وأخيراً وكيل للكاتب لتركيب الإجابات مع التوثيق. يهدف هذا التوزيع إلى عزل السياقات وتجنب ازدحام النصوص، مما يسهل التقييم والتشخيص. تعزز المنصة الشفافية والثقة من خلال آلية استشهاد دقيقة تربط كل ادعاء بمصدره الأصلي، مع لوحات تحكم للمراقبة المستمرة وتقييمات دورية لكل من البيانات المحفوظة والزمن الحقيقي. كما صُممت البنية لتحمل الأعطال عبر حفظ حالة التنفيذ تلقائياً، وآليات إعادة المحاولة، واستبدال نماذج الذكاء الاصطناعي احتياطياً عند تعطل الموردين الرئيسيين. بالإضافة إلى ذلك، تطبق باير خوارزميات استخراج الكيانات المسماة لتحسين جودة الوصف الهيكلي في قواعد البيانات باستمرار، مع مراجعة بشرية للنتائج ذات الدقة المتوسطة. أسهمت هذه التطورات في تحويل تجربة البحث من الاستعلام المبني على الفلاتر إلى مساعد بحثي تفاعلي ينفذ مهام معقدة، مما يقلل الاعتماد على التجارب غير الضرورية ويسرع وتيرة تطوير العلاجات الآمنة والفعالة. وتؤكد باير أن نجاح هذه المنظومة لا يعتمد فقط على تحسين النماذج، بل على التصميم الهندسي الصارم للسياق والهيكل التشغيلي، مما يجعلها نموذجاً مرجعياً لنشر أنظمة الذكاء الاصطناعي الوكيل في القطاعات الخاضعة للتنظيم.