AWS Bedrock AgentCore와 Biomni 도구로 구축하는 생물의학 AI 에이전트 가이드

AWS Bedrock AgentCore와 Biomni 툴을 활용한 생물의학 연구 에이전트 구축 가이드

서론
생명과학 및 헬스케어 분야는 수백만 건의 연구 문헌, 다양한 유전체 데이터베이스, 단백질 정보, 임상데이터 등 방대한 양의 생물의학 정보를 다루어야 합니다. 그런데 그 방대한 정보들을 수작업으로 탐색하고 분석하는 데 연구자의 90% 이상의 시간이 소요되고 있다는 점은 생산성과 발견의 한계를 보여줍니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 AI 에이전트 기술이 각광받고 있으며, Amazon Bedrock AgentCore 서비스와 Stanford의 Biomni 오픈소스 툴 집합은 기업용 수준의 보안과 확장성을 갖춘 생물의학 AI 에이전트를 구축하는 데 강력한 솔루션을 제공합니다.

이 글에서는 어떻게 AWS 기반으로 Biomni 툴과 Bedrock AgentCore를 조합하여 자동화된 생물의학 AI 에이전트를 구축하는지, 실제 구현 예시 및 아키텍처를 바탕으로 자세히 설명합니다.

본론

1. 생물의학 AI 에이전트의 필요성과 도전 과제
   PubMed, Human Protein Atlas, Ensembl 등 여러 정보원이 빠르게 증가하는 상황에서, 연구자들은 최신 기법이나 도구를 익히는 데 너무 많은 시간을 들이며 정작 핵심 연구에는 집중하지 못하고 있습니다.

이와 같은 정보의 파편화를 극복하고 자동화된 탐색, 분석, 실행이 가능한 AI 연구 에이전트를 구현하는 것이 연구 효율성과 혁신의 핵심 과제가 되고 있습니다.

2. AgentCore를 활용한 에이전트 구성 요소 소개
   AWS Bedrock AgentCore는 다음과 같은 컴포넌트로 구성된 프레임워크를 제공합니다.

• AgentCore Gateway: 30개 이상의 Biomni 데이터베이스 툴을 안전하게 연동하는 API 게이트웨이
• AgentCore Identity: 사용자 인증 및 툴 접근 권한 제어
• AgentCore Memory: 세션 기반 연구 맥락 기억 기능
• AgentCore Runtime: 서버리스 기반 확장 가능한 에이전트 실행 환경
• AgentCore Observability: 추적, 로깅, 모니터링 기반 과학적 재현성 보장

이러한 구성은 연구팀 간의 협업, 멀티 유저 처리 및 도구 재사용을 가능하게 하며, 자동화·배포 가이드를 통해 쉽게 실현이 가능합니다.

3. 실사용 툴과 모델 연동
   Biomni에서는 150개 이상의 생물의학 도구 중 30개를 Gateway에 통합하여 공개 API를 통한 자동 질의가 가능합니다. 예를 들면 다음과 같이 검색과 도구 호출이 연동됩니다.

• “인슐린 단백질 관련 정보” 요청 시 → UniProt, AlphaFold, PDB 도구 호출
• “BRCA1의 유전 변이 위험성” 질문 시 → ClinVar, gnomAD, dbSNP 도구 자동 연결

이러한 검색은 MCP(Model Context Protocol)를 통해 통합되며, JWT 또는 IAM 기반 인증, 자동 Rate Limiting, 에러 핸들링도 지원합니다.

4. 로컬 도구와의 통합: PubMed 연결
   로컬 구현을 위해 Python 기반으로 PubMed 도구를 개발하고 연구 에이전트에 삽입합니다. 예를 들어 query_pubmed() 함수는 PubMed API를 통해 연구 요약, 제목, 링크 등을 출력합니다. 이를 통해 API 기반 자동 문헌 탐색을 구현합니다.

5. 세션 중심 에이전트 메모리 구현
   생물의학 연구는 장기간에 걸친 분석, 데이터 히스토리, 사용자 선호를 기억해야 합니다. 이를 위해 AgentCore Memory는 세 가지 전략을 사용합니다:

• semantic: 연구 주제 문맥 유지
• preference: 사용자 분석 스타일 기억
• summary: 복수 세션 간 개요 연결

이러한 기억 구현은 Strands Agents 프레임워크에 완벽하게 통합됩니다.

6. 배포 자동화: AgentCore Runtime 활용
   AgentCore Runtime으로 Python 기반 연구 에이전트를 배포할 수 있으며, IAM Role, OAuth 인증, 세션 범위 조정 등을 설정하여 운영환경에 맞는 서버리스 에이전트 실행을 실현합니다.

7. 운영 모니터링과 확장성 확보
   AgentCore Observability 서비스를 통해 다음 항목을 추적할 수 있습니다:

• 한 사용자의 세션 수, 토큰 사용량, 에러율
• 트레이스 및 스팬 정보로 따라가는 에이전트 실행 순서
• 연구 실패 원인 추적 및 시스템 성능 병목 분석

이를 통해 신속한 에러 대응과 작업 생산성 향상을 실현할 수 있습니다.

8. 주요 활용 예시
   다음과 같은 활용 시나리오가 Bedrock 기반 에이전트로 가능해집니다.

• 암 치료제 trastuzumab의 작용기전 및 저항성 분석
• BRCA1의 변이가 유방암에 미치는 영향과 치료정보 분석
• HER2 변이(rs1136201)의 임상 연관성 탐색

이 모든 시나리오는 개별 도구를 통해 자동화된 질의 응답, 문헌 인용 및 데이터 기반 보고서 생성으로 진행됩니다.

9. 미래 확장 방향
   추후 Biomni는 자체 AI 아키텍처(A1, R0)를 출시할 예정이며, 연구용 코드 실행을 위한 AgentCore Code Interpreter 또한 통합 가능합니다. 공동 에이전트 시스템이나 특정 질환 전용 에이전트 구성도 확장 가능합니다.

결론
Amazon Bedrock AgentCore와 Biomni 툴을 활용한 생물의학 AI 에이전트는 프로토타입을 넘어 실제 기업용 연구 시스템 전환을 가능하게 해 줍니다. 데이터셋 통합, 인증 기반 분산 연산, 자동화 인터페이스를 통해 다양한 연구 기관이 생산성과 재현성을 동시에 확보할 수 있게 됩니다.

지금 GitHub 저장소를 참고하여, PubMed + Biomni 툴 + Bedrock 기반 에이전트 구축 가이드를 따라 직접 구현해 보세요. 나아가 기관의 데이터와 분석도구를 통합하여 고도화된 연구 프레임워크로 발전시킬 수 있습니다.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-a-biomedical-research-agent-with-biomni-tools-and-amazon-bedrock-agentcore-gateway/