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科学文献综合多智能体系统（Scholar Agent）
Consensus构建了Scholar Agent，一个基于GPT-5和Responses API的多智能体系统，旨在模拟人类研究人员的工作流程。智能体协同分解问题、搜索索引、解读论文并综合结果，提供基于可追溯证据的答案。这帮助研究人员发现、解读和连接知识，支持科学发现。
Consensus发布于 2026年7月27日阅读 0
将数周的研究缩短至几分钟
未披露
通过分工减少错误并提高可靠性
未披露
相比其他模型，工具调用准确性和规划稳定性更高
未披露
01
业务背景
Consensus构建了Scholar Agent，一个基于GPT-5和Responses API的多智能体系统，旨在模拟人类研究人员的工作流程。智能体协同分解问题、搜索索引、解读论文并综合结果，提供基于可追溯证据的答案。这帮助研究人员发现、解读和连接知识，支持科学发现。
02
遇到的问题
03
AI 解决方案
04
实施结果
将数周的研究缩短至几分钟：
通过分工减少错误并提高可靠性：
相比其他模型，工具调用准确性和规划稳定性更高：
提高科学可及性并加速发现路径：
公司收入增长8倍：
全球用户超过800万：
05
风险与边界
客户 / 负责人引述
“”
信息来源
1 个来源页面内容为结构化改写；关键结论应可追溯到以下材料。