엔비디아가 생명과학 연구를 위한 AI 과학자 에이전트 구축 도구인 BioNeMo Agent Toolkit을 공개했다. AI 과학자 에이전트는 논문을 읽고 코드를 작성하며 가설을 세우고 API를 호출하는 방식으로 과학적 발견 과정을 자동화하는 프로그램이다. 엔비디아는 범용 코딩 에이전트를 생물학에 그대로 적용하는 것만으로는 한계가 있다고 보고, 단백질 구조 예측·분자 도킹·분자 생성·시퀀스 설계·게놈 모델링 등 바이오 컴퓨팅 기능 전용 도구 레이어를 구축했다.
BioNeMo 플랫폼은 크게 두 층으로 구성된다. 가속 도구 계층에서는 NVIDIA NIM과 BioNeMo 오픈 모델이 단백질 구조 예측(OpenFold3, Boltz-2)·분자 생성(GenMol)·도킹(DiffDock)·시퀀스 설계(ProteinMPNN)·게놈 분석(Evo 2, Parabricks) 등 핵심 바이오 기능을 최적화된 호출 서비스로 제공한다. 그 위에 NvidiaBioNeMo Skills가 각 기능을 에이전트가 선택·실행·해석할 수 있는 문서화된 인터페이스로 래핑한다. 아직 NIM으로 패키징되지 않은 오픈 모델은 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버 래퍼를 통해 동일한 방식으로 에이전트가 호출할 수 있다.
배포 방식은 호스팅 엔드포인트와 로컬 NIM 배포 두 가지를 지원한다. 호스팅 방식은 인프라 관리 없이 빠르게 접근할 수 있어 평가나 비정기적 호출에 적합하고, 로컬 배포는 동일 모델을 반복 호출하는 반복적 에이전트 루프에서 지연 시간을 줄이고 데이터 보안을 강화한다. 엔비디아 내부 테스트에서는 단일 GPU 환경에서 특정 모델을 로컬 배포했을 때 반복 호출 워크로드의 건당 지연 시간이 줄어드는 결과를 확인했다. BioNeMo Skill 구조는 에이전트에게 도구의 목적·필수 입력·선택 파라미터·출력 형식·실패 모드를 명확히 알려주므로, 에이전트가 CIF·SDF·FASTA·A3M·SMILES 등 다양한 바이오 파일 형식의 결과를 올바르게 해석할 수 있다.
BioNeMo Agent Toolkit의 소스 코드와 레시피는 GitHub(github.com/NVIDIA-BioNeMo/bionemo-agent-toolkit)에 공개돼 있으며, Claude·Codex 같은 에이전트 런타임과 NVIDIA API 키를 이용해 바로 활용할 수 있다. AI가 신약 개발·단백질 공학·유전체 분석 분야에서 탐색 주기를 단축시키는 사례가 늘어나는 가운데, 엔비디아는 바이오 연구 전용 도구 생태계를 선점함으로써 헬스케어 AI 인프라 시장에서의 입지를 강화하려는 전략을 구체화하고 있다.
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