AI 智能体通过自动化复杂的數據分析、识别模式以及生成人类可能忽视的假设来促进知识发现。这些系统可以高效处理大量数据，应用机器学习技术来揭示关系，并根据新信息迭代优化其模型。通过处理重复性或数据密集型任务，它们使研究人员能够专注于更高层次的结果解释和验证，从而加速跨科学和技术领域的发现过程。
AI 智能体的一个关键贡献在于它们处理和分析大规模数据集的速度和彻底性远超人工方法。例如，在基因组学领域，AlphaFold 等工具使用深度学习从氨基酸序列预测蛋白质结构，这项任务以前需要多年的实验室工作。类似地，在天文学领域，AI 智能体筛选 PB 级望远镜数据以检测人类分析师可能错过的天体或引力波信号。这些系统通常采用聚类、异常检测或神经网络等技术将非结构化数据组织成有意义的表示形式。通过自动化特征提取和初步分析，它们为研究人员提供了可行的见解，作为深入研究的起点。
AI 智能体还通过迭代的假设生成和测试来增强知识发现。在材料科学等领域，智能体模拟数百万种潜在的化学组合，以识别电池材料或超导体的候选者，并利用强化学习优化搜索路径。在医疗保健领域，IBM Watson for Drug Discovery 等系统分析医学文献和临床试验数据，提出新的治疗靶点。这些智能体可以识别非显而易见的关联，例如基因表达模式与药物疗效之间的联系，这些联系人类研究人员可能不会考虑到。至关重要的是，它们在反馈循环中运行：实验（物理或计算）的结果会优化 AI 的模型，然后模型再指导后续的探索轮次。人类专业知识与机器可扩展性之间的协作过程会产生复合效应，每一次发现都会为下一次发现提供信息并加速其进程，从而推动计算和实验上可实现的边界。