
详细介绍:
FutureHouse.org 完整介绍及攻略指南
全面掌握AI驱动的科学研究自动化平台
首个公开可用的超智能科学AI智能体平台
平台概述

什么是FutureHouse?
FutureHouse是一家位于旧金山的非营利性AI科学研究实验室,成立于2023年9月。其使命是构建能够扩展科学研究规模并加速发现步伐的AI系统,帮助人类尽快找到疾病治疗方法、气候变化解决方案和其他物种加速技术。
组织特点
- • 非营利性质,专注科学发现
- • 主要由Eric Schmidt等投资者资助
- • 团队规模10-20人的精英团队
- • 专注于生物学和复杂科学领域
核心价值与愿景
自动化科学发现
通过AI智能体自动化研究流程,解决科学信息瓶颈问题
处理海量数据
应对PubMed上3800万篇论文、50万+临床试验的信息挑战
超人类性能
在文献检索和合成能力上超越博士级研究人员
平台优势
高质量数据源
访问大量高质量开放获取论文和专业科学工具
透明推理过程
多阶段处理过程,用户可清晰了解结论得出过程
专为科学设计
从底层构建的科学专用AI智能体,经过严格基准测试
四大AI智能体详解

Crow (乌鸦)
通用型文献搜索与合成智能体
最适用场景:日常科研问题查询、快速文献概述、API集成应用
Falcon (猎鹰)
深度文献综述专家
最适用场景:撰写综述论文、深度背景调研、系统性文献分析
Owl (猫头鹰)
研究空白识别专家
最适用场景:研究创新性评估、避免重复研究、寻找研究机会
Phoenix (凤凰)
化学实验设计专家
最适用场景:化学合成设计、分子设计、化学实验规划
性能基准测试

LitQA精度和准确率对比:FutureHouse智能体 vs 前沿模型(使用exa.ai搜索工具)
实验验证结果
- • 在直接文献搜索任务中超越博士级研究人员
- • 检索精度和合成能力达到超人类水平
- • Crow、Falcon、Owl经过严格基准测试
- • 在多项RAG和QA基准测试中达到SOTA性能
技术优势
- • 多阶段源质量评估机制
- • 透明化推理过程展示
- • 专业科学数据库深度集成
- • 支持全文分析而非仅摘要
详细使用教程
快速开始
1. 注册账号
访问platform.futurehouse.org注册免费账号
2. 选择智能体
根据需求选择合适的AI智能体
3. 提交查询
输入问题,获得专业科学答案
网页版使用指南
访问平台
- 1. 打开浏览器访问
https://platform.futurehouse.org
- 2. 使用邮箱注册或登录账号
- 3. 进入主界面选择智能体
- 4. 在输入框中描述您的科研问题
- 5. 点击提交并等待结果
查询技巧
- • 明确具体:提问越具体越能获得精准答案
- • 使用科学术语:使用标准的科学术语和概念
- • 分解复杂问题:将复杂问题分解为多个简单问题
- • 利用引用:查看答案中的文献引用进行深入研究
智能体选择指南
使用场景 | 推荐智能体 | 示例问题 |
---|---|---|
快速文献查询 | Crow | "CRISPR技术的最新进展有哪些?" |
深度综述写作 | Falcon | "免疫治疗在癌症治疗中的机制和发展历程" |
研究创新性评估 | Owl | "有人研究过纳米材料在神经退行性疾病中的应用吗?" |
化学实验设计 | Phoenix | "设计合成抗癌化合物的路径" |
实际操作演示

界面功能说明
- • 智能体选择器:顶部可切换不同AI智能体
- • 查询输入框:支持自然语言科学问题输入
- • 结果展示区:显示详细答案和文献引用
- • 推理过程:可查看AI的思考和分析过程
操作建议
- • 首次使用建议从简单问题开始
- • 仔细阅读返回的文献引用
- • 可以基于初次结果进行追问
- • 保存重要的查询结果供后续参考
API集成指南
API概述
FutureHouse提供了强大的RESTful API,允许开发者将智能体功能集成到自己的应用程序和工作流中。API支持同步和异步调用,适合各种使用场景。
API特点
高性能
支持批量处理和并发请求
安全可靠
API密钥认证,数据传输安全
易于集成
简洁的接口设计,丰富的文档
安装和认证
1. 安装客户端库
# 使用uv安装 uv pip install futurehouse-client # 或使用pip安装 pip install futurehouse-client
2. 获取API密钥
- 1. 访问platform.futurehouse.org
- 2. 登录您的账号
- 3. 进入API设置页面
- 4. 生成新的API密钥
- 5. 保存密钥用于认证
基础使用示例
简单查询示例
from futurehouse_client import FutureHouseClient, JobNames # 初始化客户端 client = FutureHouseClient( api_key="your_api_key_here" ) # 定义查询任务 task_data = { "name": JobNames.CROW, "query": "什么是CRISPR基因编辑技术的最新进展?" } # 执行查询并等待结果 response = client.run_tasks_until_done(task_data) print(response.answer)
异步查询示例
import asyncio from futurehouse_client import FutureHouseClient, JobNames async def main(): client = FutureHouseClient( api_key="your_api_key_here" ) task_data = { "name": JobNames.FALCON, "query": "免疫治疗在癌症治疗中的机制综述" } response = await client.arun_tasks_until_done(task_data) print(response.answer) return response # 运行异步任务 result = asyncio.run(main())
批量查询示例
import asyncio from futurehouse_client import FutureHouseClient, JobNames async def batch_query(): client = FutureHouseClient(api_key="your_api_key_here") # 定义多个查询任务 tasks = [ { "name": JobNames.OWL, "query": "有人研究过纳米药物载体在脑部递送中的应用吗?" }, { "name": JobNames.CROW, "query": "阿尔茨海默病的最新治疗方法有哪些?" } ] # 批量执行 responses = await client.arun_tasks_until_done(tasks) for i, response in enumerate(responses): print(f"任务 {i+1} 结果: {response.answer}") asyncio.run(batch_query())
高级功能
任务延续
基于之前的查询结果进行追问
# 首次查询 task_data = { "name": JobNames.CROW, "query": "鸟类有多少种?" } task_id = client.create_task(task_data) # 基于前次结果的追问 continued_task = { "name": JobNames.CROW, "query": "从前面的答案中,乌鸦有多少种?", "runtime_config": { "continued_task_id": task_id } } result = client.run_tasks_until_done(continued_task)
详细响应模式
获取更多调试和分析信息
from futurehouse_client.models.app import TaskRequest # 详细模式查询 response = client.run_tasks_until_done( TaskRequest( name=JobNames.OWL, query="研究问题", ), verbose=True ) # 访问详细信息 print(response.agent_state) # 智能体状态 print(response.environment_frame) # 环境数据 print(response.metadata) # 元数据
可用的智能体作业
JobNames枚举
- •
JobNames.CROW
- 通用文献搜索 - •
JobNames.FALCON
- 深度文献综述 - •
JobNames.OWL
- 研究空白识别 - •
JobNames.PHOENIX
- 化学实验设计
响应对象字段
- •
answer
- 格式化的答案和引用 - •
answer_found
- 是否找到有效答案 - •
agent_state
- 智能体状态信息 - •
environment_frame
- 环境数据
科研应用案例

FutureHouse在多个科研领域的实际应用
案例1:疾病机制路径探索
研究背景
科学家需要快速了解某种罕见疾病的分子机制,传统文献综述需要数周时间,而使用FutureHouse智能体组合可以在几分钟内完成。
使用流程
- 1. Falcon:获取疾病背景知识
- 2. Crow:识别关键基因关联
- 3. Owl:确定研究空白
- 4. Phoenix:设计候选化合物
实际效果
- • 时间节省:从数周缩短到数分钟
- • 覆盖面广:分析数百篇相关论文
- • 发现新机制:识别出被忽视的研究方向
- • 实验指导:提供具体的实验设计建议
成果:团队在2.5个月内找到了治疗视网膜色素变性的新药物候选,证明了AI辅助科研的巨大潜力。
案例2:系统性文献矛盾识别
挑战
某争议性科学话题存在大量相互矛盾的研究结果,需要系统性分析这些矛盾并提出解决方案。
解决方案
- • 使用Falcon分析数百篇相关论文
- • 识别方法学差异和结果冲突
- • 提出额外实验建议
- • 生成详细的矛盾分析报告
技术优势
案例3:智能化学合成设计
应用场景
制药公司需要设计新的候选药物分子,要求具有特定的生物活性和药代动力学性质。
Phoenix的能力
- • 分析已知的蛋白质结合数据
- • 预测化合物的溶解性和毒性
- • 设计具有新颖性的分子结构
- • 计算合成成本和可行性
工作流程
1. 靶点分析:识别已知的蛋白质结合化合物
2. 分子设计:基于约束条件生成候选分子
3. 性质预测:评估ADMET性质和活性
4. 合成路线:提供详细的合成步骤
案例4:自动化研究趋势监控
系统设计
研究机构建立了基于FutureHouse API的自动化系统,持续监控特定领域的最新研究进展。
# 示例:自动化监控系统 import schedule import time def daily_research_update(): queries = [ "AI在药物发现中的最新应用", "基因治疗的最新突破", "纳米医学的新进展" ] for query in queries: response = client.run_tasks_until_done({ "name": JobNames.CROW, "query": query }) save_to_database(response) schedule.every().day.at("09:00").do(daily_research_update)
实现效果
- 及时发现趋势
每日自动分析新发表的论文,识别重要趋势
- 竞争情报
监控竞争对手的研究方向和进展
- 机会识别
自动发现新的合作机会和研究空白
- 决策支持
为研发投资决策提供数据支持
应用成功指标
文献检索准确率
研究时间节省
研究效率提升
成功案例数量
常见问题解答
FutureHouse是免费的吗?
目前FutureHouse平台处于测试阶段,提供免费使用。用户可以免费注册账号并使用所有智能体功能。未来可能会推出付费的高级功能或企业版本。
支持哪些语言?
FutureHouse智能体主要支持英文查询,但也可以处理一些常见的其他语言。为了获得最佳结果,建议使用英文进行科学查询,特别是使用标准的科学术语。
数据来源可靠吗?
FutureHouse智能体访问高质量的开放获取论文和专业科学数据库,包括PubMed、OpenTargets等权威来源。所有答案都提供详细的文献引用,用户可以验证信息的可靠性。
如何选择合适的智能体?
选择智能体的建议:
- • 快速查询:使用Crow获得简洁准确的答案
- • 深度研究:使用Falcon进行全面的文献综述
- • 创新评估:使用Owl检查研究的新颖性
- • 化学相关:使用Phoenix进行分子设计和合成规划
API有使用限制吗?
目前测试阶段的API使用限制相对宽松,但为了确保服务质量,可能会有一定的频率限制。具体的限制政策会在正式商业化时明确公布。建议合理使用API,避免过度频繁的请求。
如何提高查询效果?
优化查询的技巧:
- • 使用具体的科学术语而非通俗用语
- • 提供清晰的上下文信息
- • 将复杂问题分解为多个简单问题
- • 指定特定的研究领域或时间范围
- • 查看返回的引用文献进行深入研究
数据安全和隐私如何保护?
FutureHouse重视用户数据安全,采用行业标准的加密和安全措施。用户的查询数据用于改进服务质量,但不会被用于其他商业目的。具体的隐私政策可在官网查看。
遇到技术问题怎么办?
获得技术支持的途径:
- • 查看官方文档和API指南
- • 发送邮件至 [email protected]
- • 在Twitter上 @FutureHouseSF 联系团队
- • 访问GitHub仓库查看开源工具
- • 参与社区讨论获得帮助
联系与支持
开启AI驱动的科学研究新时代
FutureHouse.org正在重新定义科学研究的方式,通过AI智能体的力量加速人类的科学发现进程
效率提升
将数周的文献综述工作缩短至数分钟
智能分析
超越人类专家的文献检索和分析能力
开放共享
免费提供给全球科研人员使用
前谷歌CEO Eric Schmidt投资的一家非营利组织FutureHouse,官宣发布四个超人类的AI科学家智能体。
通用智能体(文献检索):Crow(乌鸦), 自动化文献综述智能体(数据库搜索):Falcon(猎鹰),调研智能体(领域研究回顾):Owl(猫头鹰) , 实验智能体(化学实验规划):Phoenix(凤凰)
这些智能体都是专门为科学研究而开发。
Crow、Falcon和Owl通过了严格的基准测试,在搜索精度和准确性上已经超越了目前顶级搜索模型,比如o3-mini,GPT-4.5,Claude-3.7。
LitQA基准测试精度(正确答案 / 已回答问题)和准确率(正确答案 / 所有问题)比较
FutureHouse还通过实验,验证了它们在直接文献搜索任务中,检索和综合能力比博士水平的研究人员具有更高的精度。