Absci 宣布其 Origin 抗体设计平台已运行在 AMD Instinct GPU 上，并将 AMD 开源 Triton kernels 集成进共折叠结合过滤工具 AbsciBind，在 AMD Instinct GPU 上相较生产基线取得 3 倍加速且输出质量无损失。
推荐理由：Absci 披露 Origin 平台在 AMD GPU 上的推理加速与集群部署，可作为抗体设计算力适配的参考。
BigHat Biosciences 与 Anthropic 发布联合演示，展示用前沿 AI 驱动可被智能体接入的快速反馈湿实验，加速抗体工程难题。BigHat 构建了 Agentic Lab Control Harness，将计算与实验工作流纳入同一控制平面，并称被 Anthropic 选为首个抗体治疗合作伙伴。
推荐理由：BigHat 与 Anthropic 联合演示智能体接入湿实验闭环优化抗体，提供人机团队协作的实验流程参照。
牛津 OPIG 团队发布天然适应性免疫受体数据库系列的最后一项 OAS-nano，收录 7300 万条 VHH 序列，并配有可检索网页应用。该库整合了迄今所有公开释放原始全长纳米抗体 NGS 数据的文献，在相同去冗余过滤下规模为此前最大资源的 5 倍。
推荐理由：该数据库把公开纳米抗体测序数据统一处理并标注扩增方案差异，为免疫库语言模型训练提供可追溯的数据基础。
丹纳赫于2026年10月7日宣布计划推出旗下首个AI驱动自主实验室，用于加速定制抗体及其他分子工具的发现，预计2027年初实现规模化运营。
推荐理由：丹纳赫披露自主实验室的整合方式与产能目标，可作为抗体发现自动化的产业参照。
力文所发布以 Agent 为核心的蛋白质设计智能应用 Lévin™ Harness，将数据、模型、插件工具、算力和工作流整合到同一工作区。该应用内置 Mol* 三维结构查看器，使分子结构进入 Agent 上下文，并以插件形式接入 AlphaFold、ProteinMPNN、Pallatom、RFantibody 等开源工具，自动完成下载、安装与调用。
推荐理由：该产品把结构查看、开源设计模型与工作流编排收进同一 Agent 工作区，可对照现有蛋白设计工具链的碎片化问题。
Brian Hie 宣布 Proto 现可在 ChatGPT 中使用，并给出用 Germinal 做从头纳米抗体设计、用 Evo 2 做语义设计的两个对话示例链接。他同时指向 OpenAI 开发者博客的 Rosalind Workbench 研究预览，该工作台把科学问题连接到专用模型、工具与可审查输出，覆盖蛋白结构与序列分析到测序流程。
推荐理由：作者展示 Proto 接入 ChatGPT 后的纳米抗体从头设计与 Evo 2 语义设计入口，可观察科研工作流如何被整合。
A-Alpha Bio 推出名为 Atlas 的网页平台，提供可授权的机器学习就绪蛋白相互作用数据，并支持按需生成新的结合数据。平台由高通量平台 AlphaSeq 产生数据，采用统一实验条件与标准化对照，使不同实验的数据集可合并用于模型训练与基准评测。
推荐理由：该平台把标准化实验产生的结合数据组织成可授权数据集，为抗体设计模型的训练与基准评测提供数据来源。
Medra 发布 Physical AI Scientist 平台的科学推理层 AI Experimentalist，可将自然语言科研目标与人工撰写的实验方案转化为可执行、可测量并迭代改进的实验。
推荐理由：该平台把自然语言科研目标转成可执行实验并闭环优化，展示了自动化实验室与推理层结合的具体形态。
Medra 发布 AI Experimentalist，作为其 Physical AI Scientist 平台的科学推理层，与湿实验室执行层 Physical AI Lab 组成设计、执行、解读、改进的闭环系统。
推荐理由：Medra 公布 AI Experimentalist 与湿实验室闭环平台，抗体筛选案例给出周期压缩的具体路径。
Medra 宣布建成 Medra Lab 001（ML001），称其为美国最大的自主实验室，面积 38,000 平方英尺、部署数百台机器人并 24/7 运行，在 90 天内建成。
推荐理由：Medra 公布其自主实验室的规模与在产合作范围，为观察物理 AI 科学家的落地形态提供参照。
唯信计算（Wecomput）在 NVIDIA GTC 2026 发布生物医药多智能体操作系统 WeMol Copilot，用户可用自然语言描述任务，由系统规划路径并调度底层 AI 模型与计算工具。
推荐理由：唯信计算在 GTC 2026 发布多智能体系统，展示从抗体生成到去免疫原性改造的自动化流程编排。