BloClaw
과학 연구 전용 다중 모달 에이전트 워크스페이스인 **BloClaw**는 거대 언어 모델이 바이오인포매틱스 및 화학 정보학 연산 파이프라인을 다룰 때 발생하는 다양한 통제 문제를 해결하기 위해 고안되었습니다. 마치 숙련된 화학 실험 조수가 연구자의 지시에 따라 복잡한 시약을 정밀하게 혼합하고 도구를 배열하듯, 이 시스템은 XML-Regex 이중 트랙 라우팅 프로토콜(XML-Regex Dual-Track Routing Protocol)을 통해 LLM의 도구 호출을 안정적으로 중개하고 정교한 구조화된 응답을 보장합니다.
과학 연구 전용 다중 모달 에이전트 워크스페이스인 BloClaw는 거대 언어 모델이 바이오인포매틱스 및 화학 정보학 연산 파이프라인을 다룰 때 발생하는 다양한 통제 문제를 해결하기 위해 고안되었습니다. 마치 숙련된 화학 실험 조수가 연구자의 지시에 따라 복잡한 시약을 정밀하게 혼합하고 도구를 배열하듯, 이 시스템은 XML-Regex 이중 트랙 라우팅 프로토콜(XML-Regex Dual-Track Routing Protocol)을 통해 LLM의 도구 호출을 안정적으로 중개하고 정교한 구조화된 응답을 보장합니다. 기존의 에이전트 프레임워크들은 오류가 잦은 JSON 기반 도구 호출을 사용하여 과학 연산 파이프라인처럼 정밀한 제어가 필요한 환경에서 쉽게 실패하는 치명적인 한계를 지니고 있었습니다. 또한, 분석 과정에서 생성된 데이터 시각화 자료를 에이전트 환경 밖으로 안정적으로 추출하지 못해 연구자의 인지적 부담을 가중시켰습니다. BloClaw는 Python 런타임 상태 가로채기(Runtime State Interception) 기술을 통해 Plotly나 Matplotlib 등의 시각화 결과를 실시간으로 캡처하고 화면에 매핑하여 이 문제를 해결합니다. 이는 연구자가 브라우저나 외부 탐색기를 열지 않고도 실험 데이터를 직관적으로 관찰할 수 있도록 지원합니다. 생명공학 연구자는 BloClaw를 활용하여 RDKit 기반의 2D 분자 이미지 생성부터 ESMFold를 연계한 3D 단백질 구조 예측까지 로컬 환경 내에서 안전하게 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 타깃 단백질의 아미노산 서열을 입력하고 ESMFold 예측 파이프라인을 구동하여 3D 구조 PDB 파일을 로컬에서 획득하고, RDKit으로 후보 화합물의 물리화학적 특성을 산출하여 이를 시각적 데이터로 즉각 확인할 수 있습니다. 외부 클라우드로 민감한 물질 데이터가 유출되지 않는 제로 트러스트(Zero-Trust) 프라이버시 환경을 제공하므로, 신약 개발 연구소나 제약 산업 분야에서 보안성이 확보된 인공지능 연구 비서로 즉각 도입 가능합니다.
💻 필요한 컴퓨터 사양
최소 NVIDIA GPU VRAM 8GB (ESMFold 로컬 folding 시 12GB+ 권장)
최소 10GB 이상 (RDKit 및 ESMFold 등 분자 정보학 가중치 포함)
⚡ 설치법
### 4-1. Quick Start
```bash
git clone https://github.com/qinheming/BIoClaw.git
cd BIoClaw && poetry install
```
### 4-2. 상세 설치
```bash
# Poetry 가상환경 진입 및 메인 모듈 실행
poetry run python main.py
```🧬 바이오 활용
🔬 대규모 후보 물질의 2D 구조 렌더링 및 특성 계산**
BloClaw를 통해 RDKit 패키지를 호출하여 SMILES 포맷 분자 1,000개를 파싱하고(파라미터: 2D 구조 이미지 생성 옵션), 각 화합물의 분자량(MW), 분배계수(LogP) 등 물리화학적 특성 데이터를 로컬 런타임에서 10초 이내에 정량화하여 후속 가상 스크리닝(Virtual Screening)에 활용함으로서 전임상 설계 속도를 개선합니다.
🧬 ESMFold 연동 단백질 3D 구조 1차 예측 및 가시화**
단백질 서열 분석 도구와 ESMFold를 연계 실행하여 신약 타깃 단백질의 3D 접힘 구조를 예측(서열 길이 400aa 기준, 단독 GPU에서 15초 내외 소요)하고, 생성된 PDB 좌표를 Matplotlib 3D 플롯 및 로컬 뷰포트 내에 동적 렌더링하여 타깃-리간드 결합 위치(Active Site) 식별 효율을 극대화합니다.
📊 생물학적 활성 데이터 분석 및 동적 그래프 매핑**
PubChem 데이터베이스에서 화합물 활성 지표(IC50) 정보를 검색하고 RAG 모델을 통해 최신 문헌의 데이터셋을 정리한 뒤, Python 런타임 가로채기 기능으로 Plotly 동적 박스플롯 그래프(Box Plot)를 실시간 생성하여 결합 활성도가 우수한 상위 5% 후보 물질 분포군을 시각적으로 분류합니다.
📝 업데이트 노트
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🧪 관련 생명의 코드
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