DNA测序管线包括质量控制、比对、变异检测和注释等阶段，已有工作流管理系统能够可靠地调用成熟的生物信息学工具并实现规模化运行。仍然需要人工干预的是围绕这些工具的决策层：为不同样本和测序平台设定质量阈值、对边缘变异进行裁定、诊断异常以及判断哪些结果需要专家复审。这些决策重复且依赖判断，操作人员之间不一致，且常缺乏记录。\ \ BaseCamp 提出了一套由六个专用智能体组成的框架，分别负责样本接收与质量控制、比对、变异检测、注释、跨阶段监控以及报告生成。关键在于智能体本身不执行序列分析，实际的比对、变异检测和注释仍由既有工具完成；智能体的职责是从工具集合中挑选合适的工具、生成配置、解释输出并决定后续步骤，从而把语言模型的推理限制在可靠的判断层面，保持已有工具的可重复性。\ \ 智能体的推理由一组经过微调的领域专用大模型组成，中心推理模型负责协调这些子模型，所有计算在本地完成，确保测序数据不离开运行环境，并在关键节点引入人工监督。实验表明，智能体生成的配置与专家实践高度一致；显式的过滤账本能够追溯被过滤的记录；跨阶段异常检测能够捕获单阶段监控遗漏的异常情况。BaseCamp 为科学数据管线的智能体化自动化提供了可推广的蓝图。\ \ 点评