WHY AGENT LAYER
モデルの上に Agent が必要な理由
モデルは質問に答えるだけ--Agent は問題を解決する。モデルは脳、Agent は手足
モデルを行動単位に
モデルはテキストを生成することしかできない--Agent はツールを呼び出し、パイプラインをスケジュールし、マルチステップ計算を連鎖し、モデルの能力を実行可能なビジネスプロセスに落とし込む。
マルチ Agent 協力
単一モデルの能力には限界がある--タンパク質 Agent、遺伝子 Agent、腫瘍 Agent がそれぞれ専門を持ち、編成 Agent がタスク分解を調整し、実際の生信チームのように作業する。
インタラクティブ解読
Agent はファイルを出力するだけではない--結果を解読し、フォローアップの質問に答え、次のステップを推奨する。「数字を得て自分で判断する」を「AI が意味を説明しアドバイスを与える」にアップグレード。
ARCHITECTURE
4層アーキテクチャ
層間 MCP プロトコル通信--対話 -> 協力 -> ツール -> 計算
対話インタラクション層
L3 · Layer 1自然言語 -> Agent が意図を理解 -> ツールをスケジュール -> レポートを生成。多ターン対話でコンテキストを継続的に理解し、研究者の曖昧な質問を正確な計算タスクに翻訳。
マルチ Agent 協力層
L3 · Layer 2タンパク質 Agent、遺伝子 Agent、健康 Agent がそれぞれ役割を担う--編成 Agent がタスク分解、ドメイン Agent への割り当て、結果集約を担当。実際の生信チームのように協力。
MCP ツール層
L3 · Layer 3Streamable HTTP で 8+ ツールを公開、JWT 認証、per-dev インデックス分離。Agent は標準 MCP プロトコルで基盤計算能力を呼び出し--ツールはホットプラグ可能、能力は拡張可能。
計算パイプライン層
L3 · Layer 46 パイプライン、30+ AI モデル駆動--Docker コンテナ化、再現可能な納品。Agent がスケジュールするすべての計算タスクは検証済みパイプラインで実行。
CAPABILITIES
Agent にできること
6 パイプラインの対話式エントリ--各 Agent が完全なビジネス能力をカプセル化
タンパク質構造予測
対話式で配列を提出、Agent が自動的にマルチモデル予測を呼び出し、交叉検証で信頼度を確認
酵素活性評価
DLKcat + FoldX + 3モデル交叉検証で酵素活性変化を評価
遺伝子編集プラン
ターゲット遺伝子を指定、Agent が自動的に gRNA 生成、オフターゲットスキャン、コドン最適化
mRNA 設計
抗原配列から完全 mRNA 設計まで--一回の対話で完了
精密腫瘍学
WGS データを提出、Agent が自動注釈 -> スコアリング -> 投薬 -> 新規抗原
インタラクティブ解読
Agent はファイルを出力するだけではない--結果を解読し、質問に答え、プランを推奨
MCP TOOLCHAIN
MCP ツールチェーン
8+ ツールを Streamable HTTP で公開、JWT 認証--Agent は標準プロトコルで基盤計算を呼び出し
il_query
資産動的知識ベースクエリ
divo_search
統合ハイブリッド検索 (BM25 + BGE-M3)
protein_predict
タンパク質構造予測スケジューリング
enzyme_activity
酵素活性マルチモデル交叉検証
gene_edit_design
gRNA 設計とオフターゲットスキャン
mrna_design
mRNA フルモジュール設計
variant_annotation
変異注釈と病原性スコアリング
coverage_scanner
パイプラインカバレッジスキャンとプラン推奨
COMPARISON
Agent vs 従来方式
「タスクを提出して数日待つ」から「質問してリアルタイムスケジューリング」へ
| Agent | ||
|---|---|---|
| インタラクション方式 | タスク提出 -> 数日待つ -> ファイル受領 -> 自力で解読 | 質問 -> Agent リアルタイムスケジューリング -> 結果+解読+推奨を出力 |
| クロスパイプライン協力 | 手動連鎖、各パイプラインを個別提出 | Agent が自動的にタスク分解、マルチパイプラインスケジューリング、結果集約 |
| 結果解読 | 数字を得て自分で判断 | Agent が意味を解読、交叉検証、次のステップを推奨 |
| 知識再利用 | 毎回背景説明を繰り返す | RAG + Investigate Lens が自動的にチーム知識を検索 |
STATUS
開発状況
MCP ツールチェーン稼働中、対話エンジンとドメイン Agent を継続的に反復
OPEN SOURCE PLATFORM
Agent ランタイムガバナンスプラットフォーム
上記 Agent 能力は統一ガバナンス基盤上で動作--AGPL-3.0 オープンソース、コミュニティ版無料
DiVo Agent Platform - エンタープライズ級 AI Agent ランタイムガバナンスプラットフォーム
sealionking/divo-agent-pub
AGENT SHOWCASE
Agent ランタイムライブデモ
各 Agent デモは実際のインタラクティブセッションです。クリックして対話式タスク提出、リアルタイムパイプラインスケジューリング、結果解読を体験
⚠ ショーケースは現在開発中です。デモはまだ利用できません。Agent エンジニアが鋭意開発中ですので、お楽しみに！
タンパク質構造予測
対話式配列提出、マルチモデル予測+交叉検証
酵素活性評価
DLKcat + FoldX 3モデル交叉検証
遺伝子編集プラン
gRNA 生成+オフターゲットスキャン+コドン最適化
mRNA 設計
抗原から完全 mRNA フルチェーン設計
精密腫瘍学
WGS 注釈→スコアリング→投薬→新規抗原
インタラクティブ解読
結果解読、フォローアップ回答、プラン推奨
マルチ Agent 編成
タスク自動分解、ドメイン Agent に分配
対話エンジン
マルチターンコンテキスト理解、意図認識、スロット充填
CROSS-LAYER
クロスレイヤーポジショニング
L3 Agent 層は枢軸--下は L2 モデルをラップし、上は L4 計算に能力を提供
MCP + マルチ Agent + RAG--モデル能力を対話式ビジネスユニットにカプセル化、タスク編成、ツールスケジューリング、結果解読。
USER SCENE
これらの Agent が最終的に誰に奉仕するか
B2B2C：各 Agent 能力がドライコンピューティングパイプラインを通じて、最終的にこれらの C 端ユーザーシナリオに到達
DiVo Bio Agent Platform を体験
MCP ツールチェーン稼働中、対話エンジンとドメイン Agent を継続開発中。一緒に生信チーム能力を対話式インタラクションにカプセル化しましょう。