01官方博客介绍的一小时演示
Google DeepMind 在2026年11月3日的官方博客中介绍，为 Google Antigravity 增加了一套化学信息学技能（Cheminformatics Skills）。博客称，在一个使用真实肺癌治疗药物的技术演示中，智能体检索数千个化合物，执行匹配分子对分析——即比较只差一个局部改动的分子对，观察该改动带来的影响——并在约一小时内提出新型刚性化大环分子及其合成路线。大环分子指含有较大环状骨架的分子。博客介绍的是提出候选结构和合成路线，没有给出这些分子的实验合成结果。1
同一篇博客还说明了技能的分工：底层语言模型负责工作流编排、数据库导航和科学推理，确定性化学工具执行分子计算。按博客的说法，模型因此不必直接完成每一步化学计算，而是调用按规则运行的工具。2
02先把化合物从文献中整理出来
在演示流程中，智能体从文献中提取分子，把分子与文献报告的数据关联起来，并整理成可供后续分析的化合物集合。博客把这一步放在药物设计工作流的前段：先得到可分析的化合物数据，再做后续分析和建模。3
03刚性化：用新键限制分子构象
博客用刚性化（rigidification）说明这类工具涉及的药物化学思路。药物分子常通过可旋转键连接多个子结构，这些键让分子在溶液中能扭成多种三维构象。药物化学家常用刚性化改善活性：增加新键来限制可旋转键，把分子固定到所需形状。博客称，在上述肺癌药物案例中，智能体提出的就是新型刚性化大环分子及合成路线。4561
原文摘录
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1
Using real-world lung cancer treatments, an agent searches through thousands of compounds, performs matched molecular pair analysis, and proposes novel rigidified macrocycles with synthetic routes in just an hour.原文 ↗
2
The skills also create a division of labour where the underlying language model handles workflow orchestration, database navigation and scientific reasoning, while deterministic chemistry tools execute molecular calculations.原文 ↗
3
With the Cheminformatics skills in Antigravity, the agent is able to extract molecules from these documents, associate them with the data reported, and prepare the compounds for downstream analysis.原文 ↗
来源：Google DeepMind 官方博客 ↗ · 数字均为来源方口径，未经我们独立验证