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在 Amazon Bedrock 上构建蛋白质研究助手：自然语言搜索与 AI 摘要
蛋白质研究人员常面临一个耗时难题：手动在成千上万条肽序列中寻找结构相似的候选分子，过程缓慢且容易出错，还需要深厚的专业知识来解读结果。本文介绍如何利用 Amazon Bedrock AgentCore 构建一个对话式蛋白质研究助手，它结合了三大核心能力：自然语言查询解析、基于向量相似度的蛋白质嵌入搜索，以及 AI 生成的科学摘要。
系统架构与核心组件
该助手基于 Strands Agents SDK 编排三个专用工具，并部署到 Amazon Bedrock AgentCore 进行生产级服务。嵌入存储采用 Amazon Aurora PostgreSQL 搭配 pgvector 扩展。具体而言：
- 自然语言查询解析：用户输入如“查找与登革热病毒肽 LPAIVREAI 相似的 10 个肽”，系统自动提取结构化搜索参数。
- 向量相似度搜索：使用 ESM-C 300M 模型生成蛋白质嵌入，并通过 pgvector 在 Aurora 上执行高效相似性检索，结合元数据过滤。
- AI 摘要生成：搜索结果经 Anthropic Claude Sonnet 4.6 模型处理后，生成易于理解的科学总结。
技术亮点与部署步骤
- 模型部署：将 ESM-C 300M 打包为 Amazon SageMaker AI serverless 端点，通过捆绑权重实现快速冷启动。
- Agent 编排：Bedrock AgentCore 运行时支持嵌套 LLM 代理，可协调多个专用工具协同工作。
- 数据存储：IEPDB 病毒表位数据集存储在 Aurora Serverless v2 中，利用 pgvector 进行向量相似度查询。
前提条件
- 拥有 AWS 账户，并启用 Amazon Bedrock 基础模型（如 Claude Sonnet 4.6）。
- Python 3.12+、AWS CLI 配置完毕。
- 安装
bedrock-agentcore-starter-toolkit包。 - 获取 IEDB 病毒表位数据集。
预计部署时间 30-45 分钟。用户需自行评估 Bedrock、SageMaker AI、Aurora Serverless v2 和 AWS Fargate 的费用。
实际应用价值
该助手将传统需要数小时的手动搜索缩短至几分钟，且无需专业编程背景。研究人员只需用自然语言描述需求，就能获得结构相似肽的列表及 AI 生成的解读，大幅提升早期药物发现和疫苗设计阶段的效率。
小结：通过结合向量数据库、大语言模型和 Serverless 推理，Amazon Bedrock AgentCore 为科学领域提供了一个可快速复用的智能助手模板，未来可扩展至基因组分析、化学结构搜索等场景。