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人工智能

futurehouse

  • 更新日期:2025-05-17 22:55:32
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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

FutureHouse介绍

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

FutureHouse四大智能体

Crow (乌鸦)

通用型文献搜索与合成智能体

搜索文献并提供简洁的学术答案
完美适用于API调用
基于PaperQA2构建,性能卓越
支持快速准确的文献检索

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

专门进行深度文献综述
搜索和合成能力业界领先
访问OpenTargets等专业数据库
生成详细结构化报告

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

专门回答"是否有人做过X"类问题
识别研究空白和机会
前身为HasAnyone工具
避免重复研究,发现创新点

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

基于ChemCrow的化学智能体
访问专业化学信息学工具
协助规划化学实验
分子设计和合成路径规划

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

性能对比图

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. 1. 打开浏览器访问 https://platform.futurehouse.org
  2. 2. 使用邮箱注册或登录账号
  3. 3. 进入主界面选择智能体
  4. 4. 在输入框中描述您的科研问题
  5. 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

FutureHouse操作界面

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. 1. 访问platform.futurehouse.org
  2. 2. 登录您的账号
  3. 3. 进入API设置页面
  4. 4. 生成新的API密钥
  5. 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. 1. Falcon:获取疾病背景知识
  2. 2. Crow:识别关键基因关联
  3. 3. Owl:确定研究空白
  4. 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

全文分析能力,深入理解实验方法
大规模文献处理,无人工偏见
提供解决冲突的实验设计建议

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

95%

文献检索准确率

80%

研究时间节省

3x

研究效率提升

100+

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

官方网站

www.futurehouse.org

邮箱联系

[email protected]

社交媒体

@FutureHouseSF

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

© 2024 FutureHouse.org 完整攻略指南 | 本指南旨在帮助科研人员更好地理解和使用FutureHouse AI平台

最后更新:2024年12月 | 基于FutureHouse官方文档和实际使用经验编写



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。

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