Google Cloud, NVIDIA NIMs 기반 거버넌스형 바이오텍 에이전트 설계 패턴 공개

신약 개발 워크플로우는 지속적이고 상태가 유지되는 시뮬레이션을 포함해 일반적인 AI 에이전트의 타임아웃 및 컨텍스트 한계를 초과하므로, Google Cloud는 인지 계층(추론)과 실행 계층(컴퓨팅)을 분리한 아키텍처를 제안했다.

추론과 실행의 분리

실행 계층은 **Google Kubernetes Engine(GKE)**에 배포된 **NVIDIA Inference Microservices(NIMs)**를 사용해 단백질 접힘과 리간드 스크리닝 등 고부하 작업을 처리한다. 이 마이크로서비스는 NVIDIA Blackwell GPU가 장착된 NVIDIA G4 VM에서 실행된다. 콜드 스타트 지연을 줄이기 위해 활성 노드 풀 유지와 VRAM 내 모델 가중치 사전 로딩을 권장한다. 이를 통해 팀은 에이전트 코드 변경 없이 프로토타이핑용 공개 NVIDIA 엔드포인트와 독점 데이터용 프라이빗 VPC 배포 간 전환이 가능하다.

멀티 에이전트 오케스트레이션

인지 계층은 Gemini 플랫폼 기반의 리드 오케스트레이터와 전문 하위 에이전트(예: 리드 최적화, 안전성 스크리닝)로 구성된다. 주요 설계 선택지는 다음과 같다:

• 프로세스 내 핸드오프: 하위 에이전트는 지연 감소를 위해 네트워크 API 대신 메모리 내 호출로 통신한다.
• 데이터 오프로딩: PDB, 궤적 등 대용량 구조 파일은 Cloud Storage에 저장하고 참조만 LLM에 전달해 컨텍스트 윈도우를 보존한다.
• 전문 추론: 범용 LLM은 워크플로 로직을, NVIDIA Nemotron 등 도메인 특화 모델은 생화학 추론을 담당해 환각을 줄인다.

거버넌스와 자율성

Gemini 플랫폼은 프롬프트 인젝션 방어용 Model Armor와 감사 추적용 Agent Identity 등 내장 거버넌스 도구를 제공한다. 이 패턴은 비대칭 자율성을 옹호한다. 에이전트는 예비 스크리닝 등 가역적 작업은 자율적으로 수행할 수 있지만, 화합물의 실험실 테스트 진행 등 비가역적 조치에는 인간 승인이 필요하다.