如今，大型生物實驗產生的結果，往往遠超人類團隊能夠逐一詳查的規模。OpenAI 與 PerturbAI、Scripps Research 合作，運用小鼠細胞的全腦 CRISPR 圖譜展示了另一種做法：讓數千個輕量級 GPT‑Rosalind 代理平行運作，每個代理各自分析一項特定擾動。這些代理的報告彙整後，形成一份推理圖譜，描繪基因與細胞反應、相關文獻及機制假說之間的關聯；原本需要數月人工分析的工作，如今在短時間內即可完成。

將任務分散給大量專門代理，是這項成果的關鍵工程設計。系統沒有讓單一通用流程依序處理數百甚至數千項擾動，而是拆分工作，讓個別代理深入研究單一基因的細胞特徵，並交叉查找領域論文。這種平行處理同時提升了廣度（分析更多擾動）與深度（每項擾動引用更多文獻），產生一系列可能的解釋；在盲測比較中，人類專家認為這些解釋既新穎又具實際應用價值。

重要的是，這些代理並未產生經過驗證的發現，而是提出經文獻支持、值得進一步實驗的優先假說與關聯。系統標示的例子包括 Tsc1 與 Tsc2 對小腦神經元的差異性影響，以及細胞內膽固醇處理與 Dctn1 擾動所涉神經退化之間可能存在的關聯。這些線索展現了代理群如何加速從大型資料集走向具體實驗，但不能取代針對性的實驗室驗證與機制研究。