新药研发前沿:从《自然综述·药物发现》看原创新靶点的评估与机遇
1. 项目概述为什么我们需要关注“原创新靶点”在药物研发这个漫长且充满不确定性的赛道上每一个新靶点的发现都像在漆黑的矿洞里找到了一束新的光源。它不仅仅是一个生物学上的新名词更代表着一种全新的、可能颠覆现有治疗格局的疾病干预思路。最近顶级期刊《自然综述·药物发现》Nat. Rev. Drug Discov.对过去一年涌现出的“最值得关注的原创新靶点”进行了系统性盘点这无疑为我们这些身处一线的研发人员、投资人乃至关注行业动态的从业者提供了一份极具价值的“寻宝图”。这份盘点之所以重磅是因为它跳出了那些已经炙手可热、竞争白热化的成熟靶点比如PD-1、GLP-1等将目光投向了更具前瞻性和风险性的“处女地”。这些靶点大多处于临床前或早期临床阶段背后的科学故事刚刚展开商业潜力尚未被充分挖掘。对于我这样的从业者来说关注它们不仅仅是追踪学术热点更是为了提前理解未来5-10年新药研发的可能方向评估技术平台的适用性甚至在纷繁的信息中识别出那些真正具有“First-in-class”潜力的明日之星。无论你是负责早期发现的科学家、评估项目的BD还是寻找差异化赛道的创业者这份盘点都能提供关键的洞察。2. 核心思路拆解顶级期刊如何定义“值得关注”《自然综述·药物发现》作为行业内的“风向标”其遴选标准绝非随意。要理解这份榜单的价值我们首先要拆解其背后的评估逻辑。根据我多年跟踪这类盘点的经验并结合该期刊一贯的调性其核心评估维度通常围绕以下几个方面展开这远比单纯看“是否热门”要深刻得多。2.1 科学验证的坚实度从基因到表型一个新靶点要上榜首要条件是必须有扎实的、多层次的人类生物学证据支持。这远不止于细胞实验里的基因敲低/过表达效应。期刊编辑和评审专家会重点审视人类遗传学关联强度该靶点编码的基因或通路是否在全基因组关联研究GWAS或孟德尔随机化分析中与特定疾病表型显示出强且可重复的关联例如一个基因的功能缺失型变异若在人群中能显著降低某种疾病的发病率这就是最理想的“天然临床试验”证据。多组学数据汇聚单细胞转录组、蛋白质组学、空间转录组等前沿技术是否从不同层面揭示了该靶点在疾病组织中的特异性表达或异常活化这种跨技术平台的证据汇聚能极大增强靶点可信度。临床前模型的有效性在基因工程动物模型或类器官等更接近人体生理的模型中干预该靶点是否能重现预期的治疗或改善效果并且这种效果是否具有剂量依赖性注意很多看似惊艳的靶点在动物模型上效果显著但一到人体就失效往往是因为动物模型无法完全模拟人类疾病的复杂免疫微环境或系统反馈。因此评审会特别看重模型系统的“人性化”程度。2.2 成药性的初步评估不仅仅是“可结合”一个优秀的靶点必须是一个“可成药”的靶点。这里的成药性评估在早期阶段就已介入结构生物学基础靶点蛋白是否有清晰的晶体结构或冷冻电镜结构其活性口袋、别构调节位点是否明确这直接决定了小分子药物或 PROTAC 等分子设计是否可行。配体发现进展是否已有高质量的苗头化合物Hit、先导化合物Lead甚至是临床候选分子PCC被公开这些分子是否展示了良好的结合力KD/IC50、选择性针对同家族其他靶点和初步的细胞活性** modality治疗模式的多样性**该靶点是否兼容多种药物形式例如除了传统的小分子抑制剂/激动剂是否也适合开发抗体、ADC抗体偶联药物、细胞疗法、基因疗法或 PROTAC 等新兴技术靶点对不同 modality 的开放性决定了其商业潜力和风险分散能力。2.3 未满足的临床需求与市场潜力科学再优美若对应的疾病领域市场空间狭小或已有疗效很好的药物其关注度也会大打折扣。评估时会考量疾病领域是否针对肿瘤、自身免疫、神经退行性疾病、代谢性疾病等重大且患者基数大的领域或是针对某些虽属罕见但致死致残率高、完全无药可治的“超级未满足需求”治疗定位是作为全新的一线疗法还是用于解决现有疗法的耐药性问题如肿瘤的免疫逃逸新机制或是用于改善疾病的管理而非根治如减缓神经退行性疾病的进程差异化优势与现有疗法相比作用于该新靶点理论上能带来哪些突破性优势是更高的响应率、更长的缓解时间、更好的安全性还是能覆盖更广泛的患者人群2.4 产业界的跟进热度“春江水暖鸭先知”产业资本和制药巨头的动向是最真实的晴雨表。评审会关注License-in/out 交易围绕该靶点或相关技术平台近期是否有高额的授权许可交易发生交易金额和条款尤其是预付款和里程碑付款反映了买方对其价值的判断。初创公司融资是否有以该靶点为核心技术的新兴生物技术公司获得了知名风投的大额融资这往往意味着一个新兴赛道的形成。大药企的布局是否有多家大型制药公司通过自研或合作的方式进入了该靶点的研发竞赛这通常能降低“靶点本身是伪命题”的风险但也预示着未来竞争的激烈。3. 近一年值得关注的新靶点深度解析举例基于上述框架我们可以对盘点中可能出现的几类靶点进行深入解析。以下内容结合了公开文献、会议报道及行业动态进行的合理推演和整合旨在展示分析思路。3.1 肿瘤免疫治疗新前沿靶向髓系免疫细胞检查点PD-1/PD-L1 抗体彻底改变了肿瘤治疗但其响应率仍有天花板。大家的眼光逐渐从适应性免疫T细胞转向了先天性免疫特别是肿瘤微环境中的髓系免疫细胞如巨噬细胞、树突状细胞、中性粒细胞。潜在靶点举例SIRPα/CD47 轴外的“新星”LILRB4ILT3这是一个在髓系细胞上广泛表达的免疫抑制性受体。研究发现在急性髓系白血病AML和某些实体瘤中肿瘤细胞通过表达LILRB4的配体如ANGPTLs与巨噬细胞、单核细胞上的LILRB4结合传递“别吃我”信号同时促进调节性T细胞Treg浸润形成双重免疫抑制。针对LILRB4的阻断型抗体在临床前模型中显示出单药或与PD-1联用的显著抗肿瘤活性。其成药性挑战在于如何避免影响LILRB4在正常组织中的生理功能。CLEC12ACLL-1这是一个在AML白血病干细胞上高表达但在正常造血干细胞上低表达的靶点是开发ADC或CAR-MCAR巨噬细胞疗法的理想选择。目前已有多个靶向CLEC12A的ADC药物进入临床旨在特异性清除白血病干细胞防止复发。实操心得与策略生物标志物至关重要这类靶点疗法亟需伴随诊断来筛选优势人群。例如通过免疫组化或流式细胞术检测肿瘤组织中特定髓系细胞的浸润比例及靶点表达水平。联用是主流方向单一靶向髓系细胞检查点可能效力不足与T细胞检查点抑制剂、化疗或放疗联用旨在重塑整个肿瘤免疫微环境是更被看好的临床开发策略。3.2 神经科学突破聚焦蛋白质稳态与神经炎症阿尔茨海默病AD、帕金森病PD等神经退行性疾病药物研发失败率极高传统靶点如Aβ和Tau蛋白挑战巨大。新靶点转向了更上游的致病环节。潜在靶点举例APOE4 与 TMEM106BAPOE4 功能调控APOE4 是AD最强的遗传风险因子但直接靶向这个蛋白难度极大。新策略在于调控其功能例如结构校正剂开发小分子使APOE4蛋白构象向保护性的APOE2构象转变。表达调控利用反义寡核苷酸ASO或siRNA降低APOE4的表达或通过基因编辑技术将APOE4等位基因转换为APOE3。受体相互作用靶向APOE与受体如TREM2的结合界面阻断其有害信号。TMEM106B这是一个溶酶体膜蛋白其基因变异与额颞叶痴呆FTD和AD的疾病进展速度相关。研究发现TMEM106B水平影响溶酶体功能而溶酶体功能障碍是神经退行性疾病的核心特征之一。降低TMEM106B的表达或功能可能增强溶酶体清除蛋白聚集物的能力。这为开发小分子调节剂或基因疗法提供了新思路。注意事项血脑屏障BBB穿透这是神经领域药物开发永恒的挑战。无论是小分子、抗体还是核酸药物都必须有可靠的BBB递送策略如改造Fc区、使用递送载体等。临床终点选择这类疾病进展缓慢传统的认知功能量表变化需要很长的试验周期。寻找可靠的早期生物标志物如血液p-tau217、神经丝轻链NfL、或新型影像学标志物作为替代终点是加速研发的关键。3.3 代谢性疾病与衰老超越GLP-1的新机制GLP-1受体激动剂在减肥和糖尿病领域的成功有目共睹但寻找副作用更小、能带来额外获益如增加肌肉、改善肝功能的新靶点是当前的热点。潜在靶点举例GDF15/GFRAL 通路与 INSR/IGF1R 偏向性配体GDF15/GFRAL生长分化因子15GDF15在细胞应激时升高通过作用于后脑的GFRAL受体引起恶心、厌食和体重下降。这与GLP-1的作用机制部分重叠但又有区别。有趣的是运动也能诱导GDF15升高。目前已有公司开发GDF15类似物或长效变体旨在模拟“运动信号”在减少摄食的同时可能避免GLP-1药物常见的胃肠道副作用并带来代谢改善。其风险在于长期抑制食欲的潜在影响需要严密监测。INSR/IGF1R 偏向性激动剂胰岛素受体INSR和胰岛素样生长因子1受体IGF1R结构相似。传统胰岛素或IGF-1会同时激活两者带来增殖促癌风险。新一代药物设计旨在开发“偏向性配体”即选择性激活INSR的代谢通路降血糖、合成代谢而最小化激活IGF1R的促有丝分裂通路。这需要极其精细的结构生物学指导和功能筛选。开发难点受体多效性像GDF15这类激素其生理作用复杂除了抑制食欲还可能影响情绪、能量代谢等多方面。全面理解其生物学效应是避免意外毒副作用的前提。生物制剂的可及性多数新机制靶点目前依赖蛋白/多肽类药物其生产成本和给药方式注射限制了可及性。开发口服小分子激动剂/拮抗剂是下一阶段的重要方向但难度极高。3.4 新兴模式靶向RNA与“不可成药”蛋白随着PROTAC、分子胶、RNA靶向技术如小分子剪接调节剂、RNA降解剂的成熟一些传统上被认为“不可成药”的靶点变得触手可及。潜在靶点举例STAT3 与 KRAS G12C 之外的突变体STAT3这是一个关键的转录因子在肿瘤发生、免疫调节中核心作用。但其缺乏经典的小分子结合口袋且与STAT1等家族成员高度同源难以实现选择性抑制。新策略包括PROTAC降解剂设计能同时结合STAT3和E3泛素连接酶的小分子诱导STAT3的泛素化降解。这避免了抑制其功能可能带来的反馈激活问题。蛋白-蛋白相互作用PPI抑制剂靶向STAT3的二聚化界面或与其辅因子如p300/CBP的结合界面阻断其转录活性。KRAS G12D/V 等其他突变安进和Mirati在KRAS G12C抑制剂上的成功点燃了靶向其他KRAS突变体的热潮。G12D突变更常见但开发共价抑制剂更具挑战因为天冬氨酸D的反应活性较低。目前策略包括开发非共价抑制剂、PROTAC降解剂以及联合SHP2、SOS1等上游或下游节点的抑制剂。技术平台依赖这类靶点的突破高度依赖于前沿技术平台。例如开发STAT3 PROTAC需要找到能高亲和力结合STAT3的“弹头”分子这本身就是一个难题。对于RNA靶向小分子其发现严重依赖于基于结构的药物设计SBDD和先进的高通量筛选技术以识别RNA结构中的特异性口袋。4. 如何利用这份盘点指导实际工作对于不同角色的从业者这份靶点盘点可以转化为具体的行动指南。4.1 对于早期研发科学家靶点验证实验设计当对一个新靶点感兴趣时应按照“人类遗传学 - 细胞模型 - 动物模型”的证据链设计严谨的验证实验。避免只做单一的过表达/敲除实验就下结论。关注工具分子的可获得性尽快从文献或供应商处获取该靶点的工具化合物抑制剂/激动剂/抗体用于概念验证实验。如果尚无商业化工具考虑自行表达纯化蛋白或通过合作获取。评估自身技术平台匹配度审视自己所在实验室或公司的核心技术平台如抗体发现、小分子筛选、 PROTAC设计、基因编辑等是否适用于该靶点的药物开发。如果不匹配是考虑建立新能力还是寻找合作伙伴4.2 对于业务拓展BD与投资人士构建靶点评估矩阵可以创建一个简单的评估表格从科学、临床、商业、竞争四个维度对盘点中的靶点进行打分。评估维度子项评分1-5备注科学基础人类遗传学证据强度临床前模型有效性结构/成药性清晰度临床潜力未满足需求程度治疗定位差异化生物标志物可及性商业前景目标患者人群规模定价与支付潜力生命周期管理空间竞争格局临床阶段竞品数量大药企布局情况专利壁垒强度深挖背后的科学团队一个靶点的兴起往往与一两个顶尖实验室的突破性工作密不可分。关注这些核心科学家的动向他们是否创办了公司其科学顾问网络如何这有助于判断技术的源头活水和未来潜力。分析交易动态密切关注与该靶点相关的早期授权和合作交易。交易的估值、结构如里程碑设置能反映资方对风险和回报的评估。4.3 对于战略规划与项目管理人员管线组合与风险平衡将新靶点项目纳入研发管线时需考虑其与现有项目的协同性与风险对冲。例如在已有成熟肿瘤免疫管线的基础上布局一个针对相同适应症但作用机制迥异如靶向髓系细胞的新靶点可以分散技术风险。制定灵活的决策检查点为新靶点这类高风险项目设置清晰的“继续/终止”决策门。例如在完成概念验证POC研究后必须达到预设的疗效和安全性指标才能进入耗资巨大的正式开发阶段。知识产权IP的提前布局一旦确定跟进某个靶点IP工作必须即刻启动。这不仅仅是申请化合物专利还包括用途专利、联合疗法专利、制剂专利等构建坚实的专利壁垒。5. 常见陷阱与未来展望追逐新靶点令人兴奋但也布满陷阱。陷阱一过度依赖单一模型系统。尤其在神经和自身免疫领域小鼠模型的结果常常无法转化到人体。必须采用多种模型如人源化小鼠、类器官、离体人体组织进行交叉验证。陷阱二忽视脱靶效应与生理功能。为了快速推进有时会选择性报道靶向药物的正面数据而忽略其对靶点正常生理功能的干扰可能带来的长期毒性。需要在早期研究中尽可能全面地评估。陷阱三低估药物递送挑战。对于中枢神经系统CNS靶点或需要胞内作用的靶点如转录因子如何将药物有效递送到作用部位其难度可能不亚于药物分子本身的设计。未来展望我认为未来新靶点的发现将越来越依赖于数据的深度融合。将人群遗传学数据、单细胞多组学数据、临床电子病历数据、甚至真实世界证据通过人工智能和机器学习进行整合分析有望更高效地发现具有因果关系的治疗靶点并预测其可能的疗效和副作用从而降低研发的盲目性和失败率。同时像蛋白降解、RNA编辑、基因书写等颠覆性技术的不断成熟将持续拓宽“可成药”靶点的疆界让今天看来遥不可及的疾病干预成为可能。这份《自然综述·药物发现》的年度盘点正是这场伟大征程中一个记录前沿路标的重要节点。

相关新闻

快速找回加密压缩包密码:ArchivePasswordTestTool完整解决方案

快速找回加密压缩包密码:ArchivePasswordTestTool完整解决方案

快速找回加密压缩包密码:ArchivePasswordTestTool完整解决方案 【免费下载链接】ArchivePasswordTestTool 利用7zip测试压缩包的功能 对加密压缩包进行自动化测试密码 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ar/ArchivePasswordTestTool 你是否曾经因为忘…

2026/8/1 5:02:40 阅读更多 →
数字电路译码器:从二进制寻址到七段显示驱动的核心原理与应用

数字电路译码器:从二进制寻址到七段显示驱动的核心原理与应用

1. 从“编码”到“解码”:译码器的核心价值与工程定位在数字电路的世界里,我们总在和各种“码”打交道。上一篇文章我们聊了编码器,它的任务是把一堆输入信号(比如8个按键)压缩成一个更紧凑的二进制码输出,…

2026/8/1 5:01:40 阅读更多 →
深入解析555定时器:从内部原理到工程实战应用

深入解析555定时器:从内部原理到工程实战应用

1. 从“黑盒子”到“瑞士军刀”:为什么555定时器值得深挖?如果你在电子爱好者圈子里混过,或者哪怕只是稍微接触过单片机、Arduino,你大概率都听过“555定时器”这个名字。它可能是你电路板上一个不起眼的8脚芯片,也可能…

2026/8/1 5:01:40 阅读更多 →

最新新闻

职业技能培训机构如何利用QClaw+Skills做豆包GEO:知识库搭建×内容创作×效果监测的完整实操手册

职业技能培训机构如何利用QClaw+Skills做豆包GEO:知识库搭建×内容创作×效果监测的完整实操手册

2026年,一个想学技能的年轻人,不再去街头找培训班了。他们打开豆包,打一行字:”30岁转行学什么好?”或者”学挖掘机多少钱、包就业吗?”或者”电工证在哪里考、多久能下证?”然后等AI给出答案。…

2026/8/1 5:42:55 阅读更多 →
Windows 上同时安装多个 node 版本

Windows 上同时安装多个 node 版本

一、实践步骤 1.1 卸载已安装的 node,然后安装 nvm-windows nvm 版本选择问题: nvm 版本 适用场景 原因与建议 1.1.12 需要安装 Node.js 18 及以下版本 这是 1.1 系列的最终版,非常稳定。强烈建议使用此版本,因为它没有 1.2 系列存…

2026/8/1 5:42:55 阅读更多 →
MatrixOne Git4Data 技术详解(十)·深度学习篇:训练数据怎么管——lakeFS 管文件,MatrixOne 管元数据

MatrixOne Git4Data 技术详解(十)·深度学习篇:训练数据怎么管——lakeFS 管文件,MatrixOne 管元数据

前面九篇一直在结构化数据上打转:前四篇讲清了 Git4Data 是什么、怎么用、和其他方案分别站在哪一层;第五到第七篇是数据运维;第八、九篇进入 AI 训练,用一个风控模型走通了全流程总图和数据集发布与泄漏。 这一篇,我…

2026/8/1 5:42:55 阅读更多 →
第九章信息安全基础

第九章信息安全基础

软考高级系统架构设计师备考,写着方便自己看,如果有发现不对或少得的地方可以多多指正,谢谢各位兄弟。一、信息安全基础1. 信息安全5大基本要素要素定义示例机密性信息不暴露给未授权的实体/进程微信聊天内容加密,只有收发双方可见…

2026/8/1 5:42:55 阅读更多 →
【YOLO26创新改进】CVPR 2025顶会 | Backbone主干网络改进篇 | LSNet主干:大核看全局、小核抓细节,适合轻量化目标检测、遥感目标检测、图像分割、图像分类任务

【YOLO26创新改进】CVPR 2025顶会 | Backbone主干网络改进篇 | LSNet主干:大核看全局、小核抓细节,适合轻量化目标检测、遥感目标检测、图像分割、图像分类任务

一、本文介绍 ⭐本文将LSNet作为YOLO26的主干网络,主要是利用其“看大范围、聚焦小区域”的特征提取方式,先通过大核深度卷积获取目标周围的整体背景和上下文关系,再由小核动态卷积对关键局部细节进行自适应聚合,从而为检测头提供兼具宽感受野、精细纹理和多尺度语义的信息…

2026/8/1 5:42:55 阅读更多 →
抖音直播人气提升实战:6大技巧破解流量密码,从0到1引爆直播间

抖音直播人气提升实战:6大技巧破解流量密码,从0到1引爆直播间

1. 项目概述:为什么直播间人气是门技术活做抖音直播的朋友,最头疼也最关心的,就是直播间那点人气和流量。看着别人直播间在线人数几千上万,弹幕刷得飞起,自己这边却冷冷清清,个位数在线,那种感觉…

2026/8/1 5:41:55 阅读更多 →

日新闻

免费解锁百度网盘SVIP加速:macOS用户必备的下载提速终极指南

免费解锁百度网盘SVIP加速:macOS用户必备的下载提速终极指南

免费解锁百度网盘SVIP加速:macOS用户必备的下载提速终极指南 【免费下载链接】BaiduNetdiskPlugin-macOS For macOS.百度网盘 破解SVIP、下载速度限制~ 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ba/BaiduNetdiskPlugin-macOS 还在为百度网盘macOS版的龟速下…

2026/8/1 0:00:48 阅读更多 →
终极ncmdump指南:3分钟实现网易云NCM音乐解密与格式转换

终极ncmdump指南:3分钟实现网易云NCM音乐解密与格式转换

终极ncmdump指南:3分钟实现网易云NCM音乐解密与格式转换 【免费下载链接】ncmdump 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ncmd/ncmdump 还在为网易云音乐下载的NCM格式文件无法在其他播放器播放而烦恼吗?ncmdump解密工具帮你轻松解决这个困…

2026/8/1 0:00:48 阅读更多 →
HarmonyOS 应用开发《掌上英语》第81篇: 智能体卡片:为英语学习 App 打造桌面级学习助手

HarmonyOS 应用开发《掌上英语》第81篇: 智能体卡片:为英语学习 App 打造桌面级学习助手

AgentCard 智能体卡片:为英语学习 App 打造桌面级学习助手适用平台:HarmonyOS 7.0 (API 26 Beta)一、引言 HarmonyOS 7.0(API 26 Beta)新增了 AgentCard 智能体卡片能力,这是继 HMAF(鸿蒙智能体框架&#x…

2026/8/1 0:00:48 阅读更多 →

周新闻

深度学习道路桥梁裂缝检测系统 道路桥梁裂缝检测数据集 道路桥梁病害识别检测数据集

深度学习道路桥梁裂缝检测系统 道路桥梁裂缝检测数据集 道路桥梁病害识别检测数据集

深度学习道路桥梁裂缝检测系统 数据集6000张 完整源码已标注数据集训练好的模型环境配置教程程序运行说明文档,可以直接使用!系统支持图片、视频、摄像头等多种方式检测裂缝,功能强大实用。 1数据集6000张 8各类别

2026/7/31 1:03:03 阅读更多 →
深度学习YOLO模型如何训练 PUBG 绝地求生目标检测数据集

深度学习YOLO模型如何训练 PUBG 绝地求生目标检测数据集

pubg数据集 精选原图1.42万数据 1.49万标签 无任何重复、算法增强或冗余图像! pubg绝地求生目标检测数据集 1分类:e_body,14905个标签,txt格式 共计14244张图,99%为640*640尺寸图像 适合yolo目标检测、AI训练关键词&am…

2026/8/1 5:19:34 阅读更多 →
Apex英雄目标检测数据集 深度学习框架YOLO如何训练APEX数据集

Apex英雄目标检测数据集 深度学习框架YOLO如何训练APEX数据集

Apex检测数据集数据集详情检测类别: allies enemy tag图片总量:7247张训练集:5139张验证集:1425张测试集:683张标注状态:全部已标注,即拿即用数据格式:支持YOLO格式及其他格式&#…

2026/7/31 4:19:39 阅读更多 →

月新闻

免费解锁百度网盘SVIP加速:macOS用户必备的下载提速终极指南

免费解锁百度网盘SVIP加速:macOS用户必备的下载提速终极指南

免费解锁百度网盘SVIP加速:macOS用户必备的下载提速终极指南 【免费下载链接】BaiduNetdiskPlugin-macOS For macOS.百度网盘 破解SVIP、下载速度限制~ 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ba/BaiduNetdiskPlugin-macOS 还在为百度网盘macOS版的龟速下…

2026/8/1 0:00:48 阅读更多 →
终极ncmdump指南:3分钟实现网易云NCM音乐解密与格式转换

终极ncmdump指南:3分钟实现网易云NCM音乐解密与格式转换

终极ncmdump指南:3分钟实现网易云NCM音乐解密与格式转换 【免费下载链接】ncmdump 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ncmd/ncmdump 还在为网易云音乐下载的NCM格式文件无法在其他播放器播放而烦恼吗?ncmdump解密工具帮你轻松解决这个困…

2026/8/1 0:00:48 阅读更多 →
HarmonyOS 应用开发《掌上英语》第81篇: 智能体卡片:为英语学习 App 打造桌面级学习助手

HarmonyOS 应用开发《掌上英语》第81篇: 智能体卡片:为英语学习 App 打造桌面级学习助手

AgentCard 智能体卡片:为英语学习 App 打造桌面级学习助手适用平台:HarmonyOS 7.0 (API 26 Beta)一、引言 HarmonyOS 7.0(API 26 Beta)新增了 AgentCard 智能体卡片能力,这是继 HMAF(鸿蒙智能体框架&#x…

2026/8/1 0:00:48 阅读更多 →