在生成式AI狂潮席捲全球後，下一個重大突破點毫無疑問將落在「代理型AI」 (Agentic AI)與「生命科學」的結合。NVIDIA宣布推出全新NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit ，這套集結NVIDIA十多年來累積的生命科學函式庫、工具與開放式模型的套件，將賦予通用型AI代理執行生物學、化學與基因組學複雜運算的專業技能。
目前包含OpenAI、Anthropic、達梭系統，以及華盛頓大學醫學院等數十家業界巨頭與頂尖研究機構，都已經開始導入或整合此工具，宣告「AI代理結合實體實驗室」的全新科學探索時代正式來臨。
讓大腦掌握科學工具箱：BioNeMo Agent Toolkit核心架構
在過去，通用型的大型語言模型雖然能回答科學知識，但在面對真實的科學工作流程時，往往無法精準推斷出該使用哪些專業的運算工具、如何設定輸入值，以及如何解讀龐雜的生物學輸出數據。
為了解決這個問題，NVIDIA推出BioNeMo Agent Toolkit。
「前沿模型即是大腦，BioNeMo則是科學工具箱」，NVIDIA創辦人暨執行長黃仁勳 用一個生動的比喻點出這套工具的核心價值：「兩者結合後，賦予AI代理具備博士級研究助理的技能，以及超級電腦的運算速度，這是一種嶄新的科學研究方法」。
這套工具套件並非單一軟體，而是由多項強大的底層技術所驅動：
• NVIDIA BioNeMo：提供生命科學領域的專屬生成式AI模型與技能庫。
• NVIDIA Nemotron：作為代理跨任務推理基礎的開放式模型。
• NVIDIA NemoClaw與NeMo RL：用於打造安全、具隱私性，並且能持續與資料互動的代理藍圖與強化學習函式庫。
• NVIDIA NIM微服務與OpenShell：協助代理呼叫模型，並且提供受控的執行環境。
透過這些工具，開發人員能在短短數分鐘內，將一個只會「聊天」的通用型代理，轉化為能「執行實驗並得出洞見」的生命科學專屬代理。
顛覆3.8兆美元研發市場，涵蓋五大核心工作流程
生命科學領域的研發極度耗時且成本高昂，全球科學研發資金高達3.8兆美元。而BioNeMo Agent Toolkit的出現，將讓代理協助研究人員在以下五大核心領域大幅縮短迭代時間：
• 虛擬篩選 (Virtual Screening)：代理可自動生成、篩選化合物，並且進行對接，讓尋找小分子候選藥物的時間從數天大幅壓縮至「數分鐘」。
• 基因組學分析：結合NVIDIA Parabricks的加速比對能力，代理能快速將原始定序資料轉化為經優先排序的疾病相關候選基因。
• 蛋白質設計：在進入實體實驗前，代理能透過運算方式驗證候選項目。例如，與華盛頓大學合作的RosettaFold3等模型，效能已經比前代提升2倍。
• 深層生物醫學研究：結合真實世界數據，代理能自動執行文獻回顧、生成臨床試驗方案，甚至主動監視藥物反應。
• 醫學影像分析：代理能處理、分割及合成龐大的醫學影像資料，加速生物標記的發現。
生態系全面啟動：從軟體巨頭到自動化實體實驗室
NVIDIA最擅長打群體戰的「生態系」戰略，在這次發表中展露無遺。
目前已經有超過50家領先企業與機構參與這個代理型生命科學生態系：
• 模型與代理建構商：OpenAI、Anthropic正在將BioNeMo整合至其系統中，讓自家的AI能完成更專業的科學任務。
• 製藥與軟體巨頭：禮來 (Eli Lilly)、達梭系統 (Dassault Systèmes)、Schrödinger與Databricks均運用此工具結合其資料系統，加速藥物探索。
• 實體實驗室自動化：最令人振奮的是，包含Thermo Fisher、Tecan與Automata等實驗室儀器與自動化公司，正著手將代理生成的運算結果，直接連結到其自動化系統中，實現從「虛擬假設」到「實體實驗室驗證」的無縫自動化應用。
AI跨出對話框，正式成為科學家的「最強外掛」
NVIDIA發表BioNeMo Agent Toolkit，象徵生成式AI已經正式從「消費級的文本生成」，跨入「生產級的專業科學探索」。
生命科學是典型的「高風險、高成本、長週期」產業，研發一款新藥往往需要十年與數十億美元。過去，科學家花費大量時間在使用不同的軟體工具、清理資料，並且在龐雜的基因庫中盲目摸索。
NVIDIA這次的戰略非常精準：它不自己做AI大腦，而是將此交給OpenAI或Anthropic，將生命科學領域所需的複雜運算函式庫，全部封裝成「代理可以輕易呼叫的API工具箱」。當AI代理具備調用這些工具的能力，它就從一個「很會聊天的文組生」，瞬間進化為「懂程式、懂算力的理科博士生」。
未來，科學家不再需要親自下指令操作繁複的分子對接軟體，只要對著AI代理說出：「幫我針對這個蛋白質標靶，篩選出結合強度最高的前五個小分子化合物，並且評估其類藥性」。剩下的運算、調用工具、整合資料等工作，將全由代理在幾分鐘內自動完成。
《原文刊登於合作媒體mashdigi，聯合新聞網獲授權轉載。》
精華 FAQ
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它主要解決通用大型語言模型懂知識卻不會做研究的問題，讓代理能正確選擇工具、設定參數、解讀輸出，進而完成真正的生命科學流程。
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它整合BioNeMo、Nemotron、NemoClaw與NeMo RL，以及NIM微服務和OpenShell，分別負責科學模型、推理、代理藍圖、安全執行與工具呼叫。
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它可加速虛擬篩選、基因組學分析、蛋白質設計、深層生物醫學研究與醫學影像分析，將原本耗時數天到數週的流程大幅縮短。
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