FutureHouse是什么？

FutureHouse是一個專為科學研究設計的 AI 多智能體平臺，支持文獻檢索、綜述撰寫、研究空白識別、化學實驗設計等復雜科研任務。平臺集成了四個高性能智能體（Crow、Falcon、Owl、Phoenix），在多個專業任務上已超越博士級水平。FutureHouse支持網頁使用與 API 接入，助力科學發現加速。

FutureHouse的主要功能

FutureHouse平臺集成了四個高性能智能體（Crow、Falcon、Owl、Phoenix）：

• Crow：通用型 Agent，擅長快速文獻檢索與學術級回答，適合 API 接入。
• Falcon：專攻深度文獻綜述，可接入多種科研數據庫（如 OpenTargets），為系統性分析設計。
• Owl：專門回答“有沒有人做過 X？”等研究空白查詢。
• Phoenix（實驗性）：具備自動化化學實驗規劃能力，支持反應預測、化合物篩選與成本評估。

FutureHouse的使用場景

1. 選題與立項階段

目的：尋找研究空白、定義研究問題

• 使用 Owl Agent 判斷“是否已有研究做過某項工作”，避免重復立項
• 利用 Falcon Agent 匯總已有綜述，快速了解領域熱點與盲點
• 結合多文獻信息，發現交叉學科機會和潛在突破點

2. 文獻調研與綜述撰寫

目的：系統性了解研究方向、準備開題報告或論文綜述部分

• 使用 Crow Agent 快速檢索并總結最新高質量研究
• 利用 Falcon Agent 整合多篇文獻，生成初步綜述提綱
• 自動標注關鍵信息來源、實驗方法與對比結論，提升綜述質量

3. 實驗設計與規劃

目的：設計化學或生物實驗路徑，尋找反應條件和合成方案

• 使用 Phoenix Agent 自動推薦反應路徑、合成路線
• 比較不同化合物的成本、反應條件、實驗可行性
• 支持結構式分析、預測產物、生成實驗規劃建議

4. 論文撰寫與研究驗證

目的：支撐研究結論、尋找輔助文獻、進行同行比對

• 對照已有文獻中類似實驗的設定與結果 → 使用 Falcon
• 自動生成引文格式、整理引用文獻清單
• 驗證論文中邏輯推理過程是否已有類似研究支撐

5. AI for Science 工程集成

目的：將科研流程自動化、構建 AI 驅動研究平臺

• 使用平臺提供的 API，將 Crow、Falcon、Phoenix 嵌入私有科研系統
• 構建“持續文獻監控+智能分析”工作流（如每周更新特定領域綜述）
• 為大模型科研協同開發提供 Agent 能力支持模塊

如何使用FutureHouse？

FutureHouse支持網頁版和API服務：

• 網頁版：https://platform.futurehouse.org/，注冊賬號即可在線使用。
• API 使用：FutureHouse 提供 RESTful API 接口，適用于開發者集成至科研系統或構建自定義工作流。
  • 開通方式：申請賬號后可獲取 API Key
  • 支持調用 Agent：Crow / Falcon / Owl / Phoenix
  • 典型用途：批量處理文獻問題、自動化實驗設計建議生成、構建智能科研助手等
  • API服務：https://futurehouse.gitbook.io/futurehouse-cookbook/futurehouse-client