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Google DeepMind 给 Antigravity 加了一套化学信息学 Skills。最值得借鉴的不是“AI 会设计药”，而是它怎么分工。 模型负责理解目标、查文献、安排流程；分子结构处理和性质计算则交给 RDKit 等确定性工具，数据来源包括 ChEMBL、PubChem。 11 月 3 日的官方案例中，Agent 围绕肺癌药物相关分子检索数千个化合物，做匹配分子对分析，再提出有潜在合成路线的刚性大环分子候选。Google 表示，这套演示流程大约一小时完成，过去往往需要数天。 但请注意：这是 Google 展示的研究工作流，不等于一小时研发出新药。计算提出的是待检验假设，最终还需要实际合成和实验验证。 这套思路其实适合很多 Agent 项目：让大模型负责调度和解释，让脚本、数据库和专业工具负责可重复计算，最后把高风险结论交给人验证。

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