Strands Agents와 MCP를 활용한 신약 개발 연구 어시스턴트

이 게시물은 Strands Agents와 Amazon Bedrock의 파운데이션 모델, 그리고 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 사용하여 신약 개발을 위한 AI 연구 어시스턴트를 개발하는 방법을 소개합니다.

주요 내용

• Strands Agents는 다수의 하위 에이전트 팀을 구성하여 복잡한 신약 연구 질의를 처리
• MCP를 통해 arXiv, PubMed, ChEMBL, ClinicalTrials.gov 등 다양한 과학 데이터베이스를 동시 검색
• 계획, 실행, 통합 보고서 생성까지 다단계 워크플로우를 오케스트레이션 에이전트가 조율
• Python 기반 로컬 환경에서 개발 및 테스트 가능하며, AWS의 다양한 컴퓨팅 서비스에 배포 가능
• 사용자는 자연어 질의만으로 최신 연구 데이터와 임상시험 정보를 포함한 전문가급 보고서 자동 생성 가능

결론 및 전망

Strands Agents와 Amazon Bedrock의 결합은 신약 개발 연구의 복잡한 데이터 탐색과 분석을 혁신적으로 자동화하며, 빠른 과학적 발견을 지원하는 새로운 AI 패러다임을 제시합니다.