MetaClaw: un agente de IA auditable para el análisis metagenómico y multi-ómico integral y multidireccional.

Los estudios ómicos dependen cada vez más de flujos de trabajo largos y multidireccionales, lo que hace que la trazabilidad sea tan importante como las herramientas analíticas individuales. Los agentes bioinformáticos basados en LLM existentes automatizan partes de este trabajo, pero pocos han sido probados para la reproducción a nivel de conclusión con una ejecución trazable. MetaClaw divide el análisis en un flujo de herramientas determinista de FlowHub y un contenedor de habilidades personalizable de OpenClaw, que se acoplan a través de un único registro de canalizaciones YAML. Los paquetes por trabajo archivan las especificaciones de FlowHub, los scripts de habilidades, los archivos Docker fijos, los parámetros y los resultados, mientras que los contenedores posteriores se ejecutan sin acceso a la red.

Evaluamos MetaClaw en cohortes reducidas de cuatro estudios publicados, que comprenden un total de 94 muestras. Aunque el submuestreo probablemente limitó la sensibilidad a los marcadores de baja prevalencia, MetaClaw recuperó 2/4 marcadores de sorgo, 3/3 características de RRMS, 3/5 marcadores de CRC y 5/5 grupos de marcadores de permafrost. En 45 ejecuciones de modelo por solicitud, todos los backends completaron el procesamiento inicial, mientras que la validez posterior dependió del modelo y del nivel de detalle de las instrucciones; tres puntos finales probados con señuelos no mostraron diferencias significativas. En 35 sesiones de ablación, la eliminación del registro, los scripts de referencia, el bucle de planificación o el manifiesto provocó pérdidas distintas.

En relación con la eliminación del registro, la estructura intacta redujo el tiempo en un 32%, las llamadas a herramientas en un 37% y el coste de los tokens en un 47%.

Por lo tanto, MetaClaw vincula una arquitectura modular, una procedencia segura y reproducible, una reproducción biológica, una robustez ante perturbaciones y una eficiencia de recursos medible en un marco de agentes auditable.