NVIDIA-BioNeMo/bionemo-agent-toolkit

NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit – 概要

目的 – このリポジトリは、言語モデルベースのエージェント（例：Claude-Code、Codex）がNVIDIAのライフサイエンスモデルやツールを呼び出せるようにする「エージェント対応スキル」のコレクションです。各スキルには、タンパク質構造予測から低分子ドッキングまで、特定のバイオインフォマティクスや創薬タスクを実行するためにエージェントが必要とする指示、スクリプト、参照データが含まれています。

主なコンセプト

スキル = プラグイン形式のラッパー：NVIDIA NIM (NVIDIA Inference Model) サービスおよびオープンソースライブラリに対するラッパーです。
エージェントによる発見とインストール：skills CLI または Claude-Code や Codex のネイティブプラグインマーケットプレイスを通じてインストール可能です。
ワークフロー：複数のスキルを組み合わせる（例：分子生成 → ドッキング → スコアリング）ことで、エージェントが多段階のパイプラインをオーケストレーションできます。

はじめに

skills CLI をインストール（Vercel管理のツール）。その後、対話的にカタログを閲覧するか、単一のスキルを直接インストールします。例：
```
npx skills add NVIDIA-BioNeMo/bionemo-agent-toolkit --skill boltz2-nim --yes
```
特定の LLM エージェントをターゲットにする（そのエージェントのプラグインストアにスキルを表示させたい場合）：
```
npx skills add NVIDIA-BioNeMo/bionemo-agent-toolkit --skill diffdock-nim --agent claude-code
```
カタログを閲覧する（インストールせずに）：
```
npx skills add NVIDIA-BioNeMo/bionemo-agent-toolkit --list
```
このリポジトリには JSON マーケットプレイスファイル (.agents/plugins/marketplace.json, .claude-plugin/marketplace.json) も同梱されており、エージェントのネイティブ UI から同じスキルを追加できます。

主な機能 / スキルカタログ

分野	スキル例	機能概要 (ハイレベル)
タンパク質結合設計	`protein-binder-design`, `complexa-binder-design`	NVIDIA の生成モデル (NIM ルート) と Proteina-Complexa フローベースモデルを使用して、ターゲットに結合するタンパク質をエンドツーエンドでデノボ設計します。
バーチャルスクリーニング	`drug-discovery-pipeline`	候補分子を生成 (GenMol) し、ドッキング (DiffDock) を行い、結合親和性をスコアリング (Boltz-2) します。
構造予測	`msa-structure-prediction-pipeline`	多重配列アライメント (ColabFold による MSA-Search) を構築し、OpenFold3 で複合体構造を予測します。
個別の NIM モデル	`boltz2-nim`, `diffdock-nim`, `evo2-nim`, `genmol-nim`, `molmim-nim`, `openfold2-nim`, `openfold3-nim`, `proteinmpnn-nim`, `rfdiffusion-nim`	エージェントが対応する NVIDIA ホストの推論エンドポイントを呼び出せるようにする軽量ラッパー (例：結合親和性予測のための Boltz-2)。
オープンソースモデル	`complexa-`, `kermt-`, `codonfm-*`	タンパク質設計、ADMET 予測、またはコドンレベルの言語モデリングのためのオープンソース基盤モデルの設定、埋め込み、スコアリング、微調整を行います。
ゲノミクス加速	`parabricks`, `genomics-workflow-acceleration`	GPU 加速ゲノムパイプラインのために NVIDIA Parabricks を呼び出すスキル。
ケモインフォマティクスユーティリティ	`nvmolkit-usage`	`nvMolKit` ライブラリを介して、GPU 加速のフィンガープリント、類似性計算、クラスタリング、コンフォーマー生成、部分構造検索を提供します。
等変ニューラルネットワークプリミティブ	`cuequivariance`	等変ニューラルネットワークの構成要素 (テンソル積、CG 係数) を公開します。

各スキルは独自のフォルダに格納されており、エージェントが従うべき正確な手順を記述した SKILL.md と、オプションの scripts/ および references/ が含まれています。

評価 / 「スキルリフト」(Skill Lift)

このリポジトリには、スキルがエージェントのタスク完了能力をどれだけ向上させるかを測定するテストハーネス (astra-skill-eval) が含まれています。プロセス：

ホストされた評価ケース (evals/evals.json) を実際の NVIDIA NIM エンドポイントに対して実行します。
スキル「あり」と「なし」のエージェントのパフォーマンスを比較します。
ACES グレーダーは、決定論的なチェック (例：正しい API 呼び出し) と LLM ベースの判断を組み合わせます。

Boltz-2 スキルのコマンド例：

ASTRA_HARBOR_VIEWER_UPLOAD=0 astra-skill-eval evaluate nim-skills/boltz2-nim \
  --agent-eval -a claude-code --n-attempts 1 --timeout-multiplier 2.0 \
  --results-dir ./.nv-aces-verify

一部のワークフロー (OpenFold3, MSA-Search → OpenFold3) は検証待ちであり、現在はタイムアウトします。

対象ユーザー

AI 拡張科学者：ボイラープレートコードを書かずに、会話型エージェント (Claude-Code, Codex など) を使用して高度なバイオインフォマティクスパイプラインを実行したい方。
ツール開発者：NVIDIA のライフサイエンスモデルへのプラグアンドプレイアクセスを必要とするカスタムエージェントを構築している方。
研究者：提供された評価ハーネスを使用して、実際の科学的タスクにおける LLM エージェントのパフォーマンスを評価している方。

ライセンス

コード (スクリプト、テスト) は Apache-2.0 です。スキル定義とドキュメントは CC-BY-4.0 です。個々のスキルは、独自の条件を持つサードパーティデータを取り込む場合があります。

結論 – NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit は、LLM エージェントが最先端のライフサイエンスモデルやライブラリを呼び出せるようにする、本番環境グレードの即戦力ラッパー集です。汎用的なコーディングエージェントを、タンパク質設計、創薬、ゲノミクスなどの分野の専門家に変貌させます。