FutureHouse 是一个专为科学研究设计的 AI 多智能体平台，支持文献检索、综述撰写、研究空白识别、化学实验设计等复杂科研任务。
一、主要功能
FutureHouse 平台集成了四个高性能智能体：
Crow（乌鸦）：通用型智能体，擅长快速文献检索与学术级回答，适合通过 API 接入。
Falcon（猎鹰）：专攻深度文献综述，可接入多种科研数据库（如 OpenTargets），为系统性分析设计。
Owl（猫头鹰）：专门回答“有没有人做过 X？”等研究空白查询。
Phoenix（凤凰，实验性）：具备自动化化学实验规划能力，支持反应预测、化合物筛选与成本评估。
二、技术原理
FutureHouse 的智能体基于深度学习和自然语言处理技术，能够访问大量完整的科学文本和专业工具。其推理过程透明，用户可以查看其依据。这些智能体通过多阶段流程对每个信息源进行深入考量，能够精准检索和综合信息。
三、应用场景
选题与立项阶段：使用 Owl 判断研究空白，利用 Falcon 汇总已有综述，发现交叉学科机会。
文献调研与综述撰写：使用 Crow 检索最新研究，利用 Falcon 生成综述提纲。
实验设计与规划：使用 Phoenix 推荐反应路径、合成路线，比较化合物成本。
论文撰写与研究验证：使用 Falcon 对照已有文献，验证论文逻辑。
AI for Science 工程集成：通过 API 将智能体嵌入科研系统，构建自动化工作流。
四、使用方法
网页版：访问 FutureHouse 平台 注册账号即可在线使用。
API 使用：申请账号后获取 API Key，支持调用 Crow、Falcon、Owl、Phoenix 等智能体。
五、适用人群
FutureHouse 适用于科研人员、高校研究人员、药物研发人员以及需要高效文献检索和实验设计的科学家。
六、优缺点介绍
优点：
智能体功能强大，文献搜索和综合能力超越人类博士。
提供透明的推理过程，用户可以查看其依据。
支持网页版和 API 接入，方便集成到科研工作流。
缺点：
Phoenix 智能体仍处于实验阶段，可能存在错误。
目前尚不能完全自主完成科研任务。
分类标签：科研工具、人工智能、文献检索、实验设计、智能体