TL;DR

  • Amytis Agent는 제공된 정보와 제약 조건에 따라 문헌 검색, 데이터베이스 검색, 분석 도구, 과학 모델을 결합해 실험 가설을 실행 가능한 워크플로로 전환함.
  • 새 Project를 시작하면 Amytis가 자동 실행되며, 기존 프로젝트 캔버스에서는 상단 메뉴의 Agents를 통해 호출 가능함.
  • 명확한 과학적 질문과 가설, 실험 제약 조건, 참고할 데이터나 논문을 설계 브리프로 제공하는 방식임.
  • 캔버스에 가져온 파일과 데이터는 입력 자료로 활용되며, 기존 자료를 대체하는 가상 사례를 만들지 않고 워크플로에 비판 또는 검증 단계를 하나 이상 포함함.
  • Amytis는 프로젝트에서 사용 가능한 도구를 연결한 워크플로 그래프를 생성하지만 개별 카드는 실행하지 않으며, 제안된 검색·분석·가정을 검토하고 수정할 수 있음.

Amytis Agent로 실험 설계하기

  • Amytis Agent는 제공된 정보를 바탕으로 목적에 맞는 실험과 워크플로를 구성하도록 설계된 에이전트임.
  • 실험의 필요에 따라 문헌 검색, 데이터베이스 검색, 분석 도구, 과학 모델을 결합해 가설을 과학적 워크플로로 전환함.
  • 새 Project를 시작하면 Amytis가 자동 실행되며, 기존 Project 캔버스에서는 상단 메뉴의 Agents를 클릭해 언제든 호출 가능함.
  • 실험 설계를 요청할 때 탐구할 과학적 질문이나 가설, 작업에 반영할 현실적 제약 조건, 데이터 또는 논문 참고 자료를 입력하는 방식임.
  • Amytis는 입력 텍스트를 설계 브리프로 읽고 목표에 맞는 연결된 실행 가능 워크플로를 구성함. 이를 통해 실험 아이디어에서 검토하고 실행할 수 있는 계획으로 이어지는 구조를 제공함.

명확한 가설과 제약 조건부터 시작하기

  • 유용한 브리프에는 과학적 질문과 가설, 필요한 경우 서로 경쟁하는 설명, 생물체·분석법·샘플 유형·예산·기간 등의 실무 제약 조건, 완성된 실험 계획의 산출물이 포함됨.
  • 산출물에는 프로토콜 개요, 순위가 매겨진 실험 설계, 대조군, 가설이 검증을 견뎠는지 판단하기 위한 명시적 기준 등이 포함될 수 있음.
  • 구체적인 제약 조건은 Amytis가 실험을 설계할 범위를 정하고, 반증 기준은 해석 가능한 결론 지점을 제공함.
  • 제공된 유전자 목록, 증상, 서열 및 기타 자료는 입력값으로 취급되며, 임의로 만든 사례로 대체되지 않음. 생성된 워크플로에는 비판 또는 검증 단계가 하나 이상 포함됨.

기존 논문과 데이터를 활용해 실험 설계하기

  • 자체 파일과 데이터를 포함하려면 캔버스에 끌어다 놓아 가져오거나 Text 카드에 복사해 붙여 넣은 다음 Note에 연결하는 방식임.
  • Note 프롬프트에 Amytis가 데이터를 처리할 방식을 지시함. 예를 들어 “첨부된 대사체학 표를 사용하라”는 요청은 Python 또는 R 분석 단계를 만들 수 있음.
  • “이 프로젝트에 이미 있는 PDF를 사용하라”는 요청은 파일 쿼리 단계를 생성해 관련 자료를 가져온 뒤, 후속 스킬이 발표된 연구와 함께 해석하도록 할 수 있음.
  • Amytis는 연구자의 컴퓨터를 검색하지 않고 캔버스에 표시된 파일을 사용함. 목표에 관련 논문과 데이터셋의 이름을 명시하면 가설과 근거 자료의 관계를 분명하게 유지할 수 있음.
  • 입력할 기존 데이터가 없다면 Amytis가 과학 논문을 가져오는 집중형 Journal 검색을 만들 수 있음. Database 스킬은 PubMed, PMC, NCBI, UniProt, GEO, STRING 등 연결된 리소스에서 정보를 가져올 수 있음.

Amytis 실행 및 제안 워크플로 검토하기

  • Amytis는 시작 노트에서 출발해 프로젝트에서 사용할 수 있는 도구를 연결한 스킬 그래프를 구성함. 도구에는 Prompts, Journal, Database, Web 및 File 쿼리, Python/R 코드, 단백질 및 유전체 모델을 활용한 생물학적 서열 분석이 포함됨.
  • 근거와 분석이 실험의 정의된 순서에 따라 이어지도록 스킬을 배열하고 연결함. 예를 들어 Journal 검색으로 관련 논문을 찾은 뒤 Prompt 스킬이 결과를 해석할 수 있으며, Python 또는 R은 기존 데이터셋을 분석하고 결과를 후속 단계에 전달해 발표된 근거와 비교할 수 있음.
  • Amytis는 개별 카드를 실행하지 않고 워크플로를 생성함. 따라서 워크플로 그래프는 제안된 검색, 분석, 가정을 검토하고 필요한 경우 프롬프트를 편집하거나 연결을 변경할 수 있는 구체적인 실험 계획 표현임.
  • Amytis는 제안된 설계와 원래 목표의 관계를 설명하는 짧은 요약과 학습 노트를 워크플로 옆에 배치함.