谷歌用智能体开发平台 Antigravity 检索抗菌肽，候选分子进入湿实验验证
谷歌 DeepMind（美国人工智能公司）博文介绍，其智能体开发平台 Google（谷歌） Antigravity 被用作科研工作台：研究者设定目标，AI 智能体（能自主调用工具完成多步任务）完成跨数据库检索、结构比对与文献综合，筛出一个候选抗菌肽；
该候选取自 Streptococcus pseudopneumoniae，现处湿实验验证阶段，预测活性尚未经实验证实，博文也把湿实验列为最终检验。
据谷歌 DeepMind（谷歌旗下人工智能研究机构） 博文（作者 Pengfei Tian、Maxwell L. Bileschi、Zoi Tsangalidou、Sukhdeep Singh、Lucy J. Colwell），Google（谷歌） Antigravity 被描述为“智能体科学工作台”，可把原本分散在多个数据库的检索压缩到一次会话中。
流程示例中，研究者与 AI（人工智能） 智能体先设定目标：在 Streptococcus pseudopneumoniae 中寻找并计算验证新的抗菌肽（AMP）。 智能体将 UniProt 数据库数百万条记录筛至少量候选，找到一个来自 Lactococcin 972 家族、长 97 个氨基酸的细菌素（UniProt ID：A0A0U0D591）；
研究者随后引导智能体经 EMBL-EBI 的 NCBI-BLAST 服务比对 Swiss-Prot 人工审校蛋白，确认无显著序列同源物； 智能体从 AlphaFold 蛋白结构数据库调取三维模型，与实验测定的结构比对并叠合评估相似性，结构证据与 ProtNLM（蛋白自然语言模型，从氨基酸序列预测生物功能）的预测相符。
智能体还检查基因邻域，发现该候选位于一个紧密偶联的操纵子上游、距 ABC 转运蛋白渗透酶仅 6 个碱基对，旁边还有已注释的细菌素和 XRE 转录调控因子。 博文称，该候选与同一流程发现的其他候选一起进入湿实验验证，实验结果是最终检验； 该候选是有结构与基因组证据支持的“生物学上合理的先导分子”，但仍需湿实验验证。
博文同时介绍嵌入 Antigravity 的生物分子结构查看器（Biomolecular Structure Viewer），研究者在三维结构上的标注会同步给智能体。 博文引用“到 2050 年全球每年约 1000 万人死亡”的抗菌素耐药性估计，未在文中给出该数字的原始报告出处。
这条报道的价值不在于某个分子是否有效，而在于展示了一种可核查的智能体工作流形态：目标由人设定、策略由人引导，智能体承担跨库检索、结构分析与文献综合，并把结果转成实验方案。 它把“工具调用＋多步推理＋人机共享状态”落在科研场景，而非通用聊天。 需要区分的是，预测活性、结构相似和基因邻域证据都属于计算推断，不能等同于抗菌效果； 博文本身也把湿实验列为最终检验。
对智能体产品而言，可观察的难点是跨数据库编排的准确性与可追溯性，以及人在回路中如何标注和纠偏。
后续观察信号
- 该候选抗菌肽的湿实验验证结果何时公布、以何种形式披露
- 博文引用的抗菌素耐药性死亡估计出自哪份原始报告