- ReActベースのマルチエージェントオーケストレーション：主要なSupervisor Agentが、ユーザーの自然言語によるクエリとアップロードされたファイルを解釈し、高レベルな分析計画を策定し、専門化されたSub-Agentを必要に応じて呼び出して分析を実行します。これにより、生物情報学の専門知識がなくても、「このRNA-seqデータで差次発現分析を行ってください」のような日常的な言葉で複雑なパイプラインを実行できます。 - ExecutorAgentによる自律的なコード生成・実行・デバッグ：分析計画が確定すると、ExecutorAgentがタスクごとのコードを自動生成し、実行した後、エラーが発生した場合は自律的にデバッグまで行います。ユーザーはコーディングなしで結果を受け取ることができます。 - 動的なDockerイメージの選択（サンドボックス実行）：Docker Hub、Quay.io、Waveなどのコンテナレジストリから、分析タイプに最適なDockerイメージを自動的に選択・デプロイします。すべての分析は隔離されたサンドボックス環境で実行されるため、再現性とセキュリティを同時に保証します。 - デュアルレイヤー拡張性：Sub-AgentレイヤーとToolレイヤーを独立して拡張できます。新しい生物情報学ツールや分析パイプラインをプラグインとして追加できるため、標準ワークフローを超えたカスタム分析にも対応できます。 - Chief Scientific Orchestrator（CSO）：PromptBioプラットフォームの上位にあるメタモデルで、ユーザーの意図を解釈し、文献マイニング、マルチオミクス統合、タンパク質エンジニアリング、創薬などのドメインごとのエージェントを調整します。 - グラフベースのワークフローエンジン：分析段階間の依存関係をグラフでモデル化し、先行段階が完了した後にのみ後続段階が実行されるDAG（有向非巡回グラフ）方式のパイプライン管理を行います。 - ノーコードからフルコードへ：非専門家は対話型インターフェースで即座に分析を行い、専門家は生成されたコードを修正・拡張できる、柔軟な二重アプローチをサポートします。