NVIDIA 23 日於北美生物科技大展（BIO 2026）正式宣布推出 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。
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、基因體學與醫學領域的發現進程。」
超五十家企業採用 BioNeMo，助推可信賴多元應用
無論是通用型 AI 助理、專業科學代理、軟體平臺，或企業內部生物製藥系統，BioNeMo Agent Toolkit 都能提供建構代理型 AI 所需的核心工具，協助整合與摘要科學知識、調用模型、評估結果、執行推理，以及推動後續行動。該工具套件整合 NVIDIA BioNeMo™，並由 NVIDIA NIM™ 微服務、NVIDIA Parabricks®、NVIDIA NeMo™ 與 NVIDIA Nemotron™ 等技術驅動，結合加速運算能力與專業技能模組，為生命科學領域的代理型 AI 建立開放、可信賴且可擴展的基礎架構。
目前已有超過 50 家領先企業採用 BioNeMo Agent Toolkit 推進科學探索，讓代理可調用的專業技能廣泛應用於蛋白質結構預測、分子對接（Molecular Docking）、生成式化學、基因體分析、蛋白質設計，以及生物標記發現等關鍵任務。
此外，包括 Arc Institute、Open Molecular Software Foundation（OMSF）及華盛頓大學蛋白質設計研究所（Institute for Protein Design, IPD）等開放模型與研究機構，也正與 NVIDIA 合作，透過 BioNeMo 推動新一代生命科學模型發展，並藉由支援代理型工作流程，使這些先進模型更容易被研究人員使用。
其中，NVIDIA 與華盛頓大學蛋白質設計研究所的合作，已成功加速 RosettaFold3 等前沿生物設計模型的運算效率，使其執行速度較前一代模型提升兩倍。目前雙方亦持續開發多項加速蛋白質設計的應用，為研究人員提供前所未有的運算規模與成本效益。
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一項工具，其價值最終取決於科學家能否快速且有效地取得並使用。下一波科學突破不會來自單一重大發現，而是來自設計與驗證循環速度的大幅提升，以及那些能以遠超人類速度持續推理生物學複雜性的 AI 代理。」
聚焦生命科學 3.8 兆美元規模，專業工具提升效率
NVIDIA 指出，生命科學是全球最重要的尖端科學研究領域之一，研發投入規模高達 3.8 兆美元，其中製藥相關年度預算接近 3,000 億美元，在此高度複雜且成本密集的產業中，代理型 AI 工作流程正逐漸成為推動效率提升與研發轉型的關鍵。
透過 BioNeMo Agent Toolkit，開發者可在數分鐘內將通用型 AI 代理轉化為專為生命科學設計的專業代理，協助研究人員加速實驗迭代。相較於通用型 AI，科學研究流程對工具選擇、輸入輸出結構以及生物學語意理解有更高要求。BioNeMo Agent Toolkit 透過整合專業工具與模型，使代理能自動選擇正確工具、精準解讀結果並快速生成可靠洞見，顯著提升科研效率與準確性。
在應用層面，BioNeMo Agent Toolkit 支援多種關鍵生命科學工作流程，包括虛擬篩選、基因體學分析與靶點發現、蛋白質結合體設計、深層生物醫學研究，以及醫學影像分析。這些流程可將原本需數天甚至數週的運算與分析工作縮短至數分鐘，顯著加速候選藥物識別、基因變異解讀與生物標記發現。
而在虛擬篩選中，代理可自動生成與篩選化合物、進行分子對接並評估結合強度與類藥性，快速輸出優先候選藥物。在基因體分析中，NVIDIA Parabricks 加速序列比對與變異檢測，結合基因模型評分機制，協助識別與疾病高度相關的基因靶點。在蛋白質設計與生物醫學研究方面，代理則可整合推理模型與實驗數據，提升從文獻回顧、臨床試驗設計到藥物監測的整體效率。
業界先驅導入 BioNeMo Agent Toolkit，加速轉譯與決策
在產業生態系層面，多家企業正導入 BioNeMo Agent Toolkit，加速代理型 AI 在生命科學的應用。Edison Scientific、Lila Sciences、OpenAI 與 Owkin 等研究機構與科學代理開發者，已將其整合至系統，使 AI 從問答工具進化為具研究與推理能力的科學代理。
在資料與工作流程平臺方面，Benchling、Certara、Databricks、Snowflake 與 Seqera 等企業，透過 BioNeMo 串接資料與 AI 流程，使代理可查詢資料集、生成輸入、執行分析並回傳可重現結果，提升研發效率與一致性。在製藥與診斷領域，禮來與 Natera 正將代理型工作流程應用於藥物探索與臨床洞見，加速轉譯醫學與研發決策。
同時，Boltz、Basecamp Research、Chai Discovery、PerturbAI、Dyno 與 Proxima 等 AI 生物科技公司，也與 NVIDIA 合作推動模型驅動藥物設計，強化生成式化學與靶點探索，正如黃仁勳所言，BioNeMo 此刻正整合模型、平臺與實驗室，推動生命科學從單點研究走向可規模化的代理型研發模式。
