Google DeepMind 于 11 月 3 日介绍在 Antigravity 中使用化学信息学技能的研究演示，展示代理检索化合物、开展结构比较并提出候选分子与合成路线。示例是研究工作流演示，不代表候选药物已验证有效。
研究代理处理跨来源化学数据
Google DeepMind 于 2026 年 11 月 3 日发布一项化学信息学工作流演示：在 Antigravity 中加入面向化学研究的技能，让代理整理图表、文献和化合物信息，并调用专业工具完成分析。研究团队以真实肺癌治疗相关化合物为背景，展示从大量候选结构中开展匹配分子对分析的过程。
语言模型负责编排，专业工具负责计算
化学结构的表示方式多样，名称、图像和数据文件若发生转换错误，可能指向不同分子。该方案将数据库导航、步骤编排和假设整理交由模型处理，把结构计算交给 RDKit 等确定性工具，并连接 ChEMBL、PubChem 等整理资源。
速度不等于实验验证
团队称示例流程约一小时完成，并生成了候选刚性化大环分子及合成路线。这个时间是研究演示中的结果，不能说明候选物已合成或具备药效。研究人员仍需检查数据映射、化学可行性、实验结果和安全性，才能判断计算线索是否值得继续投入。