NVIDIA BioNeMo 工具流将 AI 转化为生命科学研究员
realtime news Jun 23, 2026 14:13
NVIDIA 的 BioNeMo Agent Toolkit 启用由 AI 驱动的自主生物分子研究，加速药物发现和生物建模。
NVIDIA 推出了 BioNeMo Agent Toolkit，这是一个旨在将AI系统转化为能够进行生物分子研究的自主“科学家”的平台。该工具包利用 NVIDIA 的加速 AI 基础设施，通过自动化复杂任务（如分子对接、基因组分析和肽折叠），实现生命科学领域的突破，例如药物发现和蛋白质建模。
BioNeMo Agent Toolkit 是 NVIDIA 更广泛 BioNeMo 平台的扩展，结合了特定领域的 AI 模型与代理工作流程。据 NVIDIA 称，这种设置解决了计算生物学中的一个关键问题：AI 不仅能够执行任务，还能应对科学发现过程中迭代性和不确定性的特性。通过简化对生物分子模型的访问并启用自动化工作流程，该工具包将 BioNeMo 定位为加速生命科学 R&D 周期的关键推动力。
运作原理
该工具包集成了 NVIDIA 的 NIM（NeMo 推理微服务），将 OpenFold3、DiffDock 和 GenMol 等先进的生物分子模型包装为可调用服务。这些模型经过优化，具有速度和可扩展性，可在 NVIDIA 的 AI 基础设施或本地 GPU 部署上运行。BioNeMo 的一个独特功能是其“技能”框架，允许 AI 代理选择正确的模型、准备输入、解释结果并高效地迭代。
这种以代理为驱动的方法模拟了科学过程，使 AI 能够生成假设、设计实验并分析结果。例如，一个 AI 代理可以使用 BioNeMo 工具对齐蛋白质序列、预测分子结构、对接配体或分析基因组数据。NVIDIA 报告了显著的效率提升：使用 BioNeMo 技能的代理完成生物分子任务的令牌效率（运行模型的计算成本）提高了 2 倍，与未使用这些工具的代理相比。
在生命科学中的应用
BioNeMo 平台的潜在影响是巨大的，特别是在药物发现和合成生物学领域。2026 年 1 月 12 日，NVIDIA 宣布领先的生命科学组织已经采用 BioNeMo 来加速由 AI 驱动的研究。这些功能与 NVIDIA 更广泛的 NeMo 代理生态系统相结合，使研究人员能够大规模地建模生物系统并与实验室工作流程无缝集成。
对于药物发现，BioNeMo 技能使 AI 能够自主迭代分子生成和对接等任务，从而减少与手动实验相关的时间和成本。NVIDIA 今年早些时候推出的 Proteina-Complexa 模型专注于蛋白药物发现，进一步扩展了该平台在精准医学中的实用性。
部署灵活性
BioNeMo 支持托管和本地部署选项。托管的 NIM 端点提供了轻松访问且设置要求较低，非常适合探索性研究。而本地部署则针对需要较低延迟、数据本地化或重复迭代的工作流程进行了优化。NVIDIA 建议从托管端点开始初步测试，然后过渡到适合需要更严格运行时控制的生产工作负载的本地设置。
为何重要
NVIDIA 在以代理为驱动的生命科学工具领域的扩展强调了利用 AI 转型依赖复杂数据的行业的更广泛趋势。BioNeMo 工具包不仅加速了研究，还让更多人能够使用先进的 AI 功能，使小型实验室和企业能够在像生物技术这样以创新为驱动力的领域中竞争。
对于企业来说，该工具包的开源性质及其与 NVIDIA AI 堆栈（包括用于推理的 Nemotron 和用于安全执行的 OpenShell）的集成，提供了一个可扩展的、为企业准备的解决方案。这与 NVIDIA 在其 2026 年 3 月的 GTC 活动中强调的向自主 AI 代理扩展的更广泛推动力一致。
下一步是什么？
随着 BioNeMo 平台的采用，NVIDIA 计划通过为生命科学定制的其他模型和工具扩展其生态系统。研究人员可以通过其GitHub 仓库访问 BioNeMo Agent Toolkit 立即开始使用。通过能够直接集成到实验室工作流程中，该平台有可能重新定义 AI 对科学发现的贡献方式。
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