摘要
生物图像分析日益需要整合异构工具、编程环境及领域知识，这对研究人员提出了极高要求。本文提出 Agentic-J，这是一个专为 ImageJ/Fiji 设计的容器化多智能体 AI 助手，使生物学家能用自然语言指定分析任务（如核分割、细胞追踪等）。该智能体能生成可执行脚本并构建文档化的项目结构，确保分析决策可追溯且工作流可复现。系统包含负责插件管理、代码生成、调试、质量保证及统计报告的专业子智能体。文章介绍了系统设计，展示了真实的生物显微镜图像分析工作流，并详述了技术实现细节。
AI 推荐理由
论文核心在于 Agent 调用 ImageJ 插件、生成代码及调试，属于典型的工具使用与技能学习范畴。
研究机构
Leibniz-Institut für Analytische Wissenschaften – ISAS – e.V., Dortmund, Germany.
Institute of Computer Science, University of Tartu, Tartu, Estonia.
Faculty of Computer Science, Ruhr University Bochum, Bochum, Germany.
Informatics Institute, University of Amsterdam, Amsterdam, Netherlands.
论文信息