本研究では、ゲノムに関する質問応答における複雑な推論と多様なバイオメディカルソースの統合の必要性に対処します。従来のGeneGPTは、OpenAIの大規模言語モデルと特定のドメインAPIを組み合わせて自然言語によるインタラクションを可能にしましたが、独自モデルへの依存が拡張性やコスト、データプライバシーの問題を引き起こしました。本研究では、オープンソースモデルを使用する「OpenBioLLM」と呼ばれるモジュラーなマルチエージェントフレームワークを開発し、エージェントの専門化を導入しました。この新しいアプローチは、従来のGeneGPTに対し、90%以上のベンチマークタスクで性能が拮抗または上回り、レイテンシを40-50%削減することに成功しました。これにより、オープンソースのマルチエージェントシステムがゲノム質問応答において持つ潜在性が示されています。