Современные ИИ-агенты функционируют как простые диспетчеры, быстро обрабатывая запросы и вызовы API. Однако задачи биотехнологии, такие как сворачивание белков и скрининг соединений, представляют собой сложные, продолжительные симуляции, в отличие от быстрых запросов к API. Стандартные парадигмы ИИ не справляются с этими требовательными рабочими процессами из-за временных ограничений и рисков раскрытия интеллектуальной собственности. Создание ИИ-агентов для НИОКР корпоративного уровня требует нового подхода, выходящего за рамки монолитных ассистентов. Это включает трехслойную архитектуру, разделяющую когнитивную оркестрацию, вычислительное выполнение и корпоративное управление.Слой выполнения обрабатывает сложные научные вычисления, при этом рабочие нагрузки выполняются на выделенных GPU или управляемых облачных конечных точках. Для смягчения штрафов за холодный старт GPU поддержание "теплых" пулов и предварительная загрузка весов имеют решающее значение для отзывчивости. Контейнеризованные микросервисы NVIDIA Inference Microservices (NIM) обеспечивают быстрое прототипирование при сохранении строгой изоляции данных для проприетарной химической информации. Когнитивный слой оркестрирует агентные рабочие процессы, используя иерархическую многоагентную структуру.Ключевые шаблоны оркестрации включают внутрипроцессные нативные передачи агентов для скорости и передачу объемных полезных нагрузок по ссылке через облачное хранилище для сохранения компактности контекстных окон. Логика рабочего процесса отделена от биохимических рассуждений, назначая планирование общим LLM, а доменную экспертизу — специализированным моделям. Оценка включает контекстно-ориентированную оценку, а не жесткие ограничения, что позволяет динамически управлять допустимым риском при оценке кандидатов в лекарства.Лучшие практики производительности подчеркивают оптимизацию ввода-вывода и размеров полезных нагрузок, а не скорость обработки необработанных токенов. Согласование параллелизма на стороне клиента с механизмами бэкенда и избегание глубоких цепочек инструментов также жизненно важны. Передача объемных полезных нагрузок по ссылке и потоковая передача завершения промежуточных этапов улучшают видимость и эффективность. Оборачивание сквозных конвейеров за единым, чистым интерфейсом упрощает вычисления.Платформа Gemini обеспечивает корпоративное управление с идентификацией агентов, шлюзом агентов для безопасного входа/выхода и реестром агентов для утвержденных инструментов. Model Armor проверяет запросы и полезные нагрузки на безопасность. Асимметричная автономия уравновешивает обратимые автоматизированные операции с контролируемыми необратимыми операциями, требующими одобрения человека. Эта разделенная архитектура обеспечивает масштабируемые, безопасные и аудируемые исследовательские системы для будущих сложных симуляций.