연구자들은 AI 에이전트(Claude, Biomni 등)를 활용해 NCBI Virus 데이터베이스에서 바이러스 서열 데이터를 검색하는 실험을 진행했어요. 하지만 에이전트의 정확도가 낮아 신뢰성 있는 데이터셋 구축에 어려움을 겪었어요.
결정적인 데이터 검색 도구인 'gget virus'를 추가한 후 정확도가 100%에 가까워졌으며, 이는 AI 에이전트의 신뢰성 있는 워크플로우를 위해 결정적인 도구가 필요하다는 점을 시사해요.
AI 에이전트가 생물학 데이터를 효율적으로 활용하려면, 기존의 인간 중심적인 데이터 인프라를 개선하고 에이전트 친화적인 설계가 필요하며, 이는 바이러스 감시 및 진단 시약 개발 등 다양한 분야에 기여할 수 있을 거예요.