研究者提出药物发现编程智能体DrugCoding并报告基准领先

Junwei Hu 等研究者在 arXiv 论文（2611.13651）中提出 DrugCoding，一个面向药物发现的科学编程智能体系统，集成科学任务规划、自适应模型路由、多智能体协作和程序化工具执行，可自主规划任务、调用专业科学模型并生成执行代码。 据论文评测，DrugCoding 在多轮工具调用 benchmark 上取得平均会话级 Pass@1 97.35%，超过最强基线 Codex 9.24%；在挑战子集上达到 97.92%。这些结果来自作者自建的评测，尚未有第三方验证。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。