药物发现剂

配置文件: drug_discovery_agents.json 工具类型: 本地 工具数量: 7

本页面包含在``drug_discovery_agents.json``配置文件中定义的所有工具。

可用工具

**ADMETAnalyzerAgent**（类型：AgenticTool）

AI代理用于分析ADMET数据并提供药物相似性及安全性概况的洞察

ADMETAnalyzerAgent 工具规范

工具信息：

  • 名称: ADMETAnalyzerAgent

  • 类型: AgenticTool

  • 描述：AI代理分析ADMET数据，并提供药物相似性和安全性概况的洞察

参数：

  • ``compounds``（字符串）（必填）要分析的化合物列表（以逗号分隔）

  • ``admet_data``（字符串）（必需）来自计算工具的ADMET数据用于分析

  • ``disease_context``（字符串）（可选）用于ADMET评估的疾病背景

示例用法：

query = {
    "name": "ADMETAnalyzerAgent",
    "arguments": {
        "compounds": "example_value",
        "admet_data": "example_value"
    }
}
result = tu.run(query)

**临床试验设计代理**（类型：AgenticTool）

基于临床前数据和监管要求设计临床试验方案的AI代理

ClinicalTrialDesignAgent工具规格

工具信息：

  • 名称: ClinicalTrialDesignAgent

  • 类型: AgenticTool

  • 描述：基于临床前数据和监管要求设计临床试验方案的人工智能代理

参数：

  • ``drug_name``（字符串）（必填）药物候选名称

  • ``indication``（字符串）（必填）疾病适应症

  • ``preclinical_data``（字符串）（可选）临床前疗效和安全性数据

  • ``target_population``（字符串）（可选）目标患者群体

示例用法：

query = {
    "name": "ClinicalTrialDesignAgent",
    "arguments": {
        "drug_name": "example_value",
        "indication": "example_value"
    }
}
result = tu.run(query)

**化合物发现代理**（类型：AgenticTool）

使用多种策略和大型语言模型推理分析潜在药物化合物的人工智能代理

CompoundDiscoveryAgent工具规范

工具信息：

  • 名称: CompoundDiscoveryAgent

  • 类型: AgenticTool

  • 描述：使用多种策略和大型语言模型推理分析潜在药物化合物的AI代理

参数：

  • ``disease_name``（字符串）（必填）疾病名称

  • ``targets``（字符串）（必填）治疗靶点列表（逗号分隔）

  • ``context``（字符串）（可选）附加上下文或具体要求

示例用法：

query = {
    "name": "CompoundDiscoveryAgent",
    "arguments": {
        "disease_name": "example_value",
        "targets": "example_value"
    }
}
result = tu.run(query)

**疾病分析代理**（类型：AgenticTool）

用于分析疾病特征并识别潜在治疗靶点的AI代理…

DiseaseAnalyzerAgent工具规范

工具信息：

  • 名称: DiseaseAnalyzerAgent

  • 类型: AgenticTool

  • 描述：利用大型语言模型推理分析疾病特征并识别潜在治疗靶点的人工智能代理

参数：

  • ``disease_name``（字符串）（必填）要分析的疾病名称

  • ``context``（字符串）（可选）附加上下文或具体关注领域

示例用法：

query = {
    "name": "DiseaseAnalyzerAgent",
    "arguments": {
        "disease_name": "example_value"
    }
}
result = tu.run(query)

**药物交互分析代理**（类型：AgenticTool）

用于分析药物相互作用并提供临床建议的AI代理

DrugInteractionAnalyzerAgent工具规范

工具信息：

  • 名称: DrugInteractionAnalyzerAgent

  • 类型: AgenticTool

  • 描述：分析药物相互作用并提供临床建议的人工智能代理

参数：

  • ``compounds``（字符串）（必填项）用于分析相互作用的化合物列表（以逗号分隔）

  • ``patient_context``（字符串）（可选）患者背景（年龄、合并症、药物等）

示例用法：

query = {
    "name": "DrugInteractionAnalyzerAgent",
    "arguments": {
        "compounds": "example_value"
    }
}
result = tu.run(query)

**药物优化代理**（类型：AgenticTool）

基于ADMET和疗效数据分析药物优化策略的AI代理

药物优化代理工具规范

工具信息：

  • 名称: DrugOptimizationAgent

  • 类型: AgenticTool

  • 描述：基于ADMET和疗效数据分析药物优化策略的AI代理

参数：

  • ``compounds``（字符串）（必需）要优化的化合物列表（以逗号分隔）

  • ``admet_data``（字符串）（可选）ADMET属性和问题

  • ``efficacy_data``（字符串）（可选）效力和效能数据

  • ``target_profile``（字符串）（可选）目标配置文件及要求

示例用法：

query = {
    "name": "DrugOptimizationAgent",
    "arguments": {
        "compounds": "example_value"
    }
}
result = tu.run(query)

**LiteratureSynthesisAgent**（类型：AgenticTool）

能够综合文献研究成果并提供基于证据的洞察的AI代理

LiteratureSynthesisAgent工具规范

工具信息：

  • 名称: LiteratureSynthesisAgent

  • 类型: AgenticTool

  • 描述：合成文献研究并提供基于证据的洞察的AI代理

参数：

  • ``topic``（字符串）（必填）研究主题或问题

  • ``literature_data``（字符串）（必需）用于综合的文献发现或摘要

  • ``focus_area``（字符串）（可选）合成的特定关注区域

示例用法：

query = {
    "name": "LiteratureSynthesisAgent",
    "arguments": {
        "topic": "example_value",
        "literature_data": "example_value"
    }
}
result = tu.run(query)