突破传统智能体瓶颈：应对生物计算的特殊挑战
在现有的生产系统中，传统AI智能体通常作为轻量级调度程序运行，执行过程快速、无状态且成本低廉。然而，生物技术任务与通用API调用存在本质区别，其工作负载需要在专用芯片上运行持续、有状态且受限于GPU的复杂生化模拟。
Google Cloud指出，当要求通用大语言模型端点协调复杂的药物发现工作流时，传统范式往往会崩溃，出现调用超时、海量原子坐标导致上下文窗口溢出，以及专有化学知识产权面临暴露给外部网络的风险。为此，Google Cloud提出了一种专为生物技术研发打造的企业级AI智能体三层参考架构。
解耦认知与计算：多智能体协作与高效编排模式
该参考架构的核心思想在于解耦认知与计算，整体划分为三大板块：负责工作流分解与合成的认知编排器（大脑）、负责密集生物物理模拟的可扩展GPU执行层（肌肉），以及企业治理控制平面。
在认知层构建上，系统基于Gemini平台内的Agent Runtime搭建，部署了分层的多智能体结构，由一个主导编排器协同先导优化和安全筛选两个专门领域子智能体共同工作。
认知层涵盖四大核心编排模式：主导编排器通过原生SDK进行进程内原生智能体交接以消除网络跳数；将3D坐标等庞大负载直接写入云存储并通过引用传递轻量URI；将Gemini的工作流任务分解与专用GPU节点上Nemotron模型的生化推理脱钩；以及采用基于治疗上下文的评估体系，取代僵化的硬性数值筛选阈值。
强化执行层工程落地：冷启动优化与IP边界隔离
在GPU执行层中，蛋白质折叠由ESMFold驱动，生成式设计由GenMol驱动。两者均作为NVIDIA推理微服务（NIMs）部署在Google Kubernetes Engine（GKE）集群中，底层由配备NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell GPU的G4虚拟机提供算力支撑。
为克服数吉字节模型权重加载到GPU显存所产生的冷启动延迟，该架构提出了三项明确建议：在GKE节点池中维持至少一个活动节点的预热池、在Pod初始化时预加载权重至显存，以及由GKE管理生命周期以实现弹性调度重启。
在知识产权保护方面，涉及核心商业价值的化学结构数据必须受到严格隔离。借助容器化NIMs，企业可将相同容器部署至私有VPC内的GKE中，智能体上层编排逻辑无需改动，仅需将目标URI指向内部VPC端点，确保结构数据始终不离开企业受控边界。