WHY AGENT LAYER
모델 위에 Agent가 필요한 이유
모델은 질문에 답할 뿐--Agent는 문제를 해결합니다. 모델은 뇌, Agent는 손과 발
모델을 행동 단위로
모델은 텍스트만 생성할 수 있음--Agent는 도구를 호출하고, 파이프라인을 스케줄하고, 멀티스텝 계산을 연쇄하여 모델의 능력을 실행 가능한 비즈니스 프로세스로 구현.
멀티 Agent 협력
단일 모델의 능력에는 한계가 있음--단백질 Agent, 유전자 Agent, 종양 Agent가 각각 전문화, 편성 Agent가 태스크 분해를 조정, 실제 생신 팀처럼 작업.
인터랙티브 해독
Agent는 파일을 출력만 하는 것이 아님--결과를 해독하고, 후속 질문에 답하며, 다음 단계를 추천. "숫자를 얻어 스스로 판단"을 "AI가 의미를 설명하고 조언"으로 업그레이드.
ARCHITECTURE
4층 아키텍처
층간 MCP 프로토콜 통신--대화 -> 협력 -> 도구 -> 계산
대화 인터랙션 층
L3 · Layer 1자연어 -> Agent가 의도 이해 -> 도구 스케줄 -> 보고서 생성. 멀티턴 대화에서 컨텍스트를 지속적으로 이해, 연구자의 모호한 질문을 정확한 계산 태스크로 번역.
멀티 Agent 협력 층
L3 · Layer 2단백질 Agent, 유전자 Agent, 건강 Agent가 각각 역할 담당--편성 Agent가 태스크 분해, 도메인 Agent에 할당, 결과 집약. 실제 생신 팀처럼 협력.
MCP 도구 층
L3 · Layer 3Streamable HTTP로 8+ 도구 공개, JWT 인증, per-dev 인덱스 분리. Agent는 표준 MCP 프로토콜로 기반 계산 능력 호출--도구는 핫플러그 가능, 능력은 확장 가능.
계산 파이프라인 층
L3 · Layer 46 파이프라인, 30+ AI 모델 구동--Docker 컨테이너화, 재현 가능 납품. Agent가 스케줄하는 모든 계산 태스크는 검증된 파이프라인에서 실행.
CAPABILITIES
Agent가 할 수 있는 일
6 파이프라인의 대화식 진입점--각 Agent가 완전한 비즈니스 능력을 캡슐화
단백질 구조 예측
대화식으로 서열 제출, Agent가 자동으로 멀티모델 예측 호출, 교차 검증 신뢰도 확인
효소 활성 평가
DLKcat + FoldX + 3모델 교차 검증으로 효소 활성 변화 평가
유전자 편집 플랜
타겟 유전자 지정, Agent가 자동으로 gRNA 생성, 오프타겟 스캔, 코돈 최적화
mRNA 설계
항원 서열에서 완전 mRNA 설계까지--한 번의 대화로 완료
정밀 종양학
WGS 데이터 제출, Agent가 자동 주석 -> 평점 -> 투약 -> 신생항원
인터랙티브 해독
Agent는 파일을 출력만 하는 것이 아님--결과를 해독하고, 질문에 답하며, 플랜을 추천
MCP TOOLCHAIN
MCP 툴체인
8+ 도구를 Streamable HTTP로 공개, JWT 인증--Agent는 표준 프로토콜로 기반 계산 호출
il_query
자산 동적 지식 베이스 쿼리
divo_search
통합 하이브리드 검색 (BM25 + BGE-M3)
protein_predict
단백질 구조 예측 스케줄링
enzyme_activity
효소 활성 멀티모델 교차 검증
gene_edit_design
gRNA 설계 및 오프타겟 스캔
mrna_design
mRNA 풀모듈 설계
variant_annotation
변이 주석 및 병원성 평점
coverage_scanner
파이프라인 커버리지 스캔 및 플랜 추천
COMPARISON
Agent vs 기존 방식
"태스크 제출하고 며칠 대기"에서 "질문하고 실시간 스케줄링"으로
| Agent | ||
|---|---|---|
| 인터랙션 방식 | 태스크 제출 -> 며칠 대기 -> 파일 수령 -> 자력 해독 | 질문 -> Agent 실시간 스케줄링 -> 결과+해독+추천 출력 |
| 크로스 파이프라인 협력 | 수동 연쇄, 각 파이프라인 개별 제출 | Agent가 자동으로 태스크 분해, 멀티 파이프라인 스케줄링, 결과 집약 |
| 결과 해독 | 숫자를 얻어 스스로 판단 | Agent가 의미 해독, 교차 검증, 다음 단계 추천 |
| 지식 재사용 | 매번 배경 설명 반복 | RAG + Investigate Lens가 자동으로 팀 지식 검색 |
STATUS
개발 상태
MCP 툴체인 가동 중, 대화 엔진과 도메인 Agent 지속적 반복
OPEN SOURCE PLATFORM
Agent 런타임 거버넌스 플랫폼
상기 Agent 능력은 통합 거버넌스 기반 위에서 동작--AGPL-3.0 오픈소스, 커뮤니티 판 무료
DiVo Agent Platform - 엔터프라이즈급 AI Agent 런타임 거버넌스 플랫폼
sealionking/divo-agent-pub
AGENT SHOWCASE
Agent 런타임 라이브 데모
각 Agent 데모는 실제 인터랙티브 세션입니다. 클릭하여 대화식 태스크 제출, 실시간 파이프라인 스케줄링, 결과 해독을 체험하세요
⚠ 쇼케이스는 현재 개발 중입니다. 데모는 아직 사용할 수 없습니다. Agent 엔지니어들이 열심히 개발 중이니 기대해 주세요!
단백질 구조 예측
대화식 서열 제출, 멀티모델 예측+교차 검증
효소 활성 평가
DLKcat + FoldX 3모델 교차 검증
유전자 편집 플랜
gRNA 생성+오프타겟 스캔+코돈 최적화
mRNA 설계
항원에서 완전 mRNA 풀체인 설계
정밀 종양학
WGS 주석→평점→투약→신생항원
인터랙티브 해독
결과 해독, 후속 질문 답변, 플랜 추천
멀티 Agent 편성
태스크 자동 분해, 도메인 Agent에 분배
대화 엔진
멀티턴 컨텍스트 이해, 의도 인식, 슬롯 충전
CROSS-LAYER
크로스 레이어 포지셔닝
L3 Agent 층은 중추--아래로 L2 모델을 랩핑하고, 위로 L4 계산에 능력 제공
MCP + 멀티 Agent + RAG--모델 능력을 대화식 비즈니스 유닛으로 캡슐화, 태스크 편성, 도구 스케줄링, 결과 해독.
6 파이프라인, Docker 컨테이너화, 재현 가능 납품. L3 Agent가 스케줄하는 모든 계산 태스크는 L4 계산 층이 실제 실행하고 결과를 납품.
계산 층 보기USER SCENE
이 Agent들이 최종적으로 누구에게 봉사하는가
B2B2C: 각 Agent 능력이 드라이 컴퓨팅 파이프라인을 통해, 최종적으로 이러한 C단 사용자 시나리오에 도달
DiVo Bio Agent Platform 체험
MCP 툴체인 가동 중, 대화 엔진과 도메인 Agent 지속 개발 중. 함께 생신 팀 능력을 대화식 인터랙션으로 캡슐화합시다.