科學發現是由觀察、假說生成、實驗和數據分析的迭代過程所驅動的。儘管近期在將人工智慧應用於生物學方面取得了進展，但尚未有系統能夠自動化所有這些階段[1, 2, 3]。在此，我們介紹Robin，首個能夠完全自動化實驗生物學中假說生成和數據分析的多代理系統。透過整合文獻搜尋代理與數據分析代理，Robin能夠生成假說、提出實驗、解釋實驗結果並生成更新的假說，實現了科學發現的半自主化方法。透過應用此系統，我們能夠識別出乾性老年黃斑變性（dAMD）的有希望的治療候選藥物，dAMD是已開發世界失明的主要原因[4, 5]。Robin提出增強視網膜色素上皮細胞吞噬作用作為一種治療策略，並識別出利帕蘇地（ripasudil）和KL001，並在體外確認了其療效。利帕蘇地是一種臨床使用的Rho激酶（ROCK）抑制劑，此前從未被提出用於治療dAMD。為了闡明利帕蘇地誘導的吞噬作用上調機制，Robin接著提出並分析了一項後續的RNA-seq實驗，該實驗揭示了ABCA1的上調，ABCA1是一種脂質外排泵，也是一個可能的全新靶點。本報告主文中所有的假說、實驗方向、數據分析和數據圖表均由Robin產生。作為首個在迭代的實驗室循環（lab-in-the-loop）框架內自主發現和驗證新型治療候選藥物的AI系統，Robin為AI驅動的科學發現開創了新範式。