Biomni: 범용적인 목적의 바이오메디컬 AI 에이전트

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Biomni: 범용적인 목적의 바이오메디컬 AI 에이전트
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Biomni 소개

오늘날 생명과학 및 의학 분야는 방대한 양의 데이터와 복잡한 분석 요구를 마주하고 있습니다. 이로 인해 연구자들은 단순한 데이터 처리부터 고도화된 가설 수립에 이르기까지 많은 시간과 노력을 들여야 하며, 이는 연구 속도와 효율성에 큰 제약으로 작용합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근에는 대형 언어 모델(LLM)과 자동화된 분석 기법을 기반으로 한 도구들이 연구 현장에 도입되고 있으며, Stanford에서 개발한 Biomni는 그 대표적인 사례입니다.

Biomni는 생명과학 분야의 다양한 연구 작업을 자동으로 수행할 수 있도록 설계된 범용 바이오메디컬 AI 에이전트입니다. 특히 다양한 생물의학 서브필드에 걸쳐 광범위한 분석과 가설 생성 작업을 자동으로 처리할 수 있으며, 대형 언어 모델 기반의 추론, 검색 기반 계획(Retrieval-Augmented Planning), 코드 실행을 결합한 복합적인 시스템 구조를 갖추고 있습니다. 이를 통해 Biomni는 기존의 도구들보다 훨씬 정교하고 확장성 있는 지원을 제공하며, 연구 생산성 향상에 실질적인 기여를 할 수 있습니다.

Biomni의 개발 목적은 단순한 데이터 분석 도구를 넘어, 과학자들이 실제 연구 질문을 자연어로 입력하고, 그것에 대한 실행 가능한 연구 플랜과 해석을 생성할 수 있는 **“AI Assistant”**로 진화하는 데 있습니다. 예를 들어, 특정 유전자의 기능을 밝히기 위한 CRISPR 실험 설계나, 단일세포 RNA 시퀀싱 데이터의 주석 작업, 화합물의 약물 특성 예측(ADMET 예측) 등 복잡한 생물의학 작업을 하나의 명령으로 실행할 수 있도록 설계되어 있습니다.

Biomni 개요

Biomni는 생물의학 분야의 다양한 작업을 수행할 수 있는 범용적인 목적(General Purpose)의 AI 에이전트로, 다음과 같은 기능을 중심으로 구성됩니다:

  • LLM 기반 자연어 이해: Claude 및 OpenAI LLM을 활용하여 자연어 명령을 이해하고 실행 계획 수립
  • 검색 기반 계획(Retrieval-Augmented Planning) : 외부 지식과 문헌을 검색하여 논리적인 연구 계획 수립
  • 코드 실행 기반 실행 환경: Python 코드 실행을 통해 실제 분석 수행

이러한 복합 구조 덕분에 단순한 Q&A 수준의 AI가 아니라, 실질적으로 연구자들이 사용하는 도구와 데이터를 연동하여 실무 분석을 가능하게 합니다.

Biomni 설치 및 사용 방법

Biomni는 복잡한 종속성 환경을 갖추고 있기 때문에, 별도의 setup.sh 스크립트를 제공하여 환경을 한 번에 설정할 수 있도록 하고 있습니다.

  1. 환경 설정 문서를 참고하여 환경을 구성합니다.

  2. Conda 환경 활성화하고 Biomni 패키지를 설치합니다:

    conda activate biomni_e1
pip install biomni --upgrade

  3. API Key를 설정합니다. Claude 또는 OpenAI API를 사용할 수 있습니다:

    export ANTHROPIC_API_KEY="YOUR_API_KEY"
export OPENAI_API_KEY="YOUR_API_KEY"

Biomni 사용 예시: 자연어 명령 기반 분석

설치가 완료된 후에는 Python 환경에서 Biomni를 다음과 같이 사용할 수 있습니다:

from biomni.agent import A1

agent = A1(path='./data', llm='claude-sonnet-4-20250514')

agent.go("Plan a CRISPR screen to identify genes that regulate T cell exhaustion, generate 32 genes that maximize the perturbation effect.")
agent.go("Perform scRNA-seq annotation at [PATH] and generate meaningful hypothesis")
agent.go("Predict ADMET properties for this compound: CC(C)CC1=CC=C(C=C1)C(C)C(=O)O")

Biomni Web UI 및 튜토리얼

Biomni는 GUI 기반 웹 인터페이스도 제공하여, 코딩에 익숙하지 않은 사용자도 활용할 수 있습니다:


또한, 튜토리얼은 GitHub 저장소의 tutorials/biomni_101.ipynb 노트북을 통해 기본 개념과 사용법을 안내하고 있으며, 향후 더 많은 예제가 추가될 예정입니다.

라이선스

Biomni 프로젝트는 Apache 2.0 라이선스로 공개 및 배포되고 있습니다. 단, Biomni에 통합된 일부 도구나 데이터베이스는 상업적 사용에 제한이 있을 수 있으니 각 구성 요소의 라이선스를 반드시 개별적으로 확인해야 합니다.

:house: Biomni 홈페이지

:scroll: Biomni 논문: A General-Purpose Biomedical AI Agent

:github: Biomni 프로젝트 GitHub 저장소



이 글은 GPT 모델로 정리한 글을 바탕으로 한 것으로, 원문의 내용 또는 의도와 다르게 정리된 내용이 있을 수 있습니다. 관심있는 내용이시라면 원문도 함께 참고해주세요! 읽으시면서 어색하거나 잘못된 내용을 발견하시면 덧글로 알려주시기를 부탁드립니다. :hugs:

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