NVIDIA 發佈能為代理加速科學探索的工具 BioNeMo Agent Toolkit

• 達梭系統、Databricks、禮來、OpenAI、Schrödinger、Snowflake、華盛頓大學醫學院蛋白質設計研究所及其他數十家業界與研究領導者，正採用 NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit，而 Anthropic 與 OpenAI 則正整合 NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit，以為研究人員和科學家提供基於代理的生命科學工作流程。
• NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit 包括 NVIDIA Nemotron、NemoClaw、OpenShell 與 BioNeMo，為代理提供涵蓋生物學、化學、基因組學與藥物探索等領域的加速生命科學工具。
• 全新的 NVIDIA BioNeMo 工具為代理提供執行科學運算所需的背景資訊與專業知識，從而提升準確度、任務完成率及詞元效率。

【2026 年 6 月 23 日，美國聖地牙哥訊】NVIDIA 今日宣布推出 NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit，為代理型生命科學時代提供特定領域的工具與技能。

該工具套件集結 NVIDIA 十多年來累積的生命科學函式庫、工具與開放式模型，可讓人工智慧（AI）代理、科學家與實驗室協同合作，透過蒐集證據、針對研究發現進行推理、執行運算實驗，以及推薦後續最佳步驟，從而加速科學探索的進程。

無論是通用型助理、專業科學代理、軟體平台，或是企業內部生物製藥系統，BioNeMo Agent Toolkit 皆能為任何代理或 AI 平台提供所需工具，以彙整並總結科學知識、呼叫模型、評估結果、進行推理，以及執行後續行動。

該工具套件包含 NVIDIA BioNeMo™，並由 NVIDIA NIM™ 微服務、NVIDIA Parabricks®、NVIDIA NeMo™ 與 NVIDIA Nemotron™ 技術驅動，同時搭配加速運算與技能，為代理型生命科學提供開放且值得信賴的基礎。

目前已經有逾 50 家領先企業正在運用此工具套件推動科學探索，讓代理可呼叫的技能充分運用於各項任務，包括蛋白質結構預測、分子對接、生成式化學、基因組分析、蛋白質設計與生物標記發現。

NVIDIA 創辦人暨執行長黃仁勳表示：「前沿模型即是大腦，BioNeMo 則是科學工具箱。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。研究人員首次能打造出理解科學知識、使用科學工具，並執行科學工作流程的 AI 代理。這是一種嶄新的科學研究方法，可大幅加速生物學、化學、基因組學與醫學領域的發現進程。」

包括 Arc Institute、Open Molecular Software Foundation 及華盛頓大學蛋白質設計研究所（IPD）在內的開放式模型與研究組織，正與 NVIDIA 合作運用 BioNeMo 推動前沿模型發展，並透過支援代理的工作流程，讓這些模型更加普及。與華盛頓大學蛋白質設計研究所的合作已加速 RosettaFold3 等尖端生物設計模型的執行時間，使其效能較前一代模型提升 2 倍。目前還有許多旨在加速蛋白質設計工作的應用正在進行中，為研究人員提供的工具規模和成本效益前所未見。

華盛頓大學醫學院生物化學教授暨蛋白質設計研究所所長 David Baker 表示：「我們為蛋白質設計所開發的每項工具，其成效完全取決於能否被科學家高效取得並使用。科學的下一次躍進不會只來自單一發現，而是源自迭代設計的速度，以及那些能以人類無法企及的速度，反覆推理生物學複雜性的代理。」

用於生命科學的代理就緒工具與技能

生命科學是全球數一數二重要的尖端科學領域，全球科學研發資金高達 3.8 兆美元，而每年的製藥預算則逼近 3,000 億美元。

代理型工作流程可協助業界加速迭代，同時降低成本，並將成功機率最大化。透過此工具套件，開發人員能在數分鐘內將通用型代理轉化為生命科學代理，讓研究人員加速執行實驗、持續從結果中學習，並建構從假設到發現的完整迴路，而部分公司甚至將這個迭代過程延伸至其實體實驗室。

通用代理在高效處理科學工作流程時往往面臨挑戰，必須在過程中推斷出正確的工具、輸入、輸出及生物學意義。透過 BioNeMo Agent Toolkit，代理能夠呼叫正確的工具、更準確地解讀結果，並更快、更可靠地獲得科學洞見。

NVIDIA 正透過將函式庫、模型和框架轉化為代理可呼叫的工具，以最佳化 BioNeMo 平台。

這包括運用 NVIDIA Agent Toolkit 各項技術，例如作為推理基礎的 NVIDIA Nemotron 開放式模型、用於強化學習的 NVIDIA NeMo RL 函式庫，以及 NVIDIA NemoClaw™ 藍圖，用於打造安全且具隱私性的代理，既可跨任務推理、呼叫工具，還能持續與資料互動。

NVIDIA NIM 微服務可協助代理呼叫模型並執行任務，NVIDIA OpenShell™ 執行環境則提供一個受控的可執行環境。

該工具套件的元件讓代理得以完成各項工作流程，包含：

• 虛擬篩選：代理透過生成及篩選化合物、對接至標靶、預測結合強度，以及篩選類藥性，可協助研究人員識別小分子候選藥物。隨後，代理可輸出應優先處理的候選藥物，將篩選時間從數天壓縮至數分鐘。
• 基因組學分析與目標發現：代理可協助研究人員將原始定序資料轉化為經優先排序的基因解析與生物靶點。NVIDIA Parabricks 可加速比對與變異辨識，同時基因組基礎模型會對變異效應進行評分，而代理則會對與疾病相關性最高的候選項目進行排序，以供進一步研究。
• 蛋白質結合體設計：代理可協助研究人員在實際工作開始前，透過運算方式設計及驗證候選項目，大幅縮短過去耗時費力的人工設計作業時間。
• 深層生物醫學研究：代理將實際資料與推理模型相結合，藉助 NVIDIA Biomedical AI-Q 研究代理，提高各項科學與臨床開發流程的效率與準確度，包括文獻回顧、試驗方案生成、臨床試驗篩選，以及藥物主動監視。
• 醫學影像分析：代理可協助研究人員處理、分割、合成及推理醫學影像資料，以支援生物標記發現，進而加速整個研究工作流程的證據生成。

以 NVIDIA BioNeMo 打造生命科學生態系

科技與生命科學生態系的各家公司，正利用此工具套件推進代理型工作流程。

Edison Scientific、Lila Sciences、OpenAI 與 Owkin 等尖端實驗室和科學代理建構商，正將 BioNeMo 整合至其系統中，協助代理從單純回答問題，進階至完成科學研究工作。NVIDIA 的加速模型與分析函式庫，有助於縮短從假設到獲得洞見所需的時間。

來自 Benchling、Certara、Databricks、Snowflake 與 Seqera 的科學資料與工作流程平台，正運用 BioNeMo Agent Toolkit 結合資料系統與 AI 驅動的科學研究。BioNeMo 的技能可協助代理查詢生物與化學資料集、準備可供模型使用的輸入內容、發布可重複的工作流程、分析輸出結果，並直接在科學家與資料團隊日常使用的平台回傳深入解析。

包括禮來與 Natera 在內的診斷與製藥公司，正使用 BioNeMo Agent Toolkit 將可重複的代理型工作流程，擴大應用至藥物探索、轉譯研究與臨床洞見等領域。

Boltz、Basecamp Research、Chai Discovery、PerturbAI、Dyno 與 Proxima 等 AI 原生生物學公司，已與 NVIDIA 合作開發工具，加速模型驅動的治療設計工作流程。

達梭系統、Cadence（OpenEye）與 Schrödinger 等電腦輔助藥物探索軟體供應商，正在將該工具套件的功能整合至探索團隊使用的科學應用程式。接著，代理便可統籌分子生成、對接與預測等流程，將電腦輔助設計平台轉化為系統，讓研究人員更快提出問題、啟動分析，以及判定最佳的下一步行動。

Automata、HighRes、Tecan 與 Thermo Fisher 等實驗室儀器與自動化公司，以及自主資料生成平台 Medra，正將其系統與由 BioNeMo 技能驅動的運算發現相連結。

Baseten、Modal 與 Nebius 等 AI 雲端和 AI 基礎架構公司，正利用該工具套件協助開發人員將生命科學工作流程建構為可靠的託管服務。這些企業透過可擴充的應用程式介面、託管運算與生產級推論環境來支援 BioNeMo 技能與工具，協助將代理型生物學工作流程，從原型階段轉化為可供研究人員與企業使用的服務。

上市時程

BioNeMo Agent Toolkit 與技能現已透過 NVIDIA 開發者資源頁面與 GitHub 開放使用。