bingdadaConsensus 基于 GPT-5 和 Responses API 构建了多智能体系统 Scholar Agent，将数周的科研文献研究工作缩短至几分钟，服务超 800 万研究者，推动科学发现加速。
每年，全球有数百万篇新的科学论文发表——远超任何个人能够阅读的极限。对于科学家而言，挑战并非知识的匮乏，而是如何从海量文献中高效地发现、解读并关联关键信息。突破性进展往往诞生于已知领域的边缘，然而研究人员却将大量时间耗费在寻找这些“边缘”上，而非主动拓展它们。 如今，OpenAI News 报道了一项突破性进展。一款名为 Consensus 的科研助手，正在改变这一现状。该平台由 Christian Salem 与 Eric Olson 联合创立，已服务超过800万用户。其核心能力在于搜索、阅读并综合来自超过2.2亿篇同行评审文献的信息。其最新功能“Scholar Agent”，是一个基于 GPT-5 和 Responses API 构建的多智能体系统，能够模拟真实研究者的工作流程，帮助用户在几分钟内完成从提出问题到得出结论的全过程，而这一过程过去需要数周。 Consensus 的使命不止于“更快的研究”，而是“更快的发现路径”。正如 Salem 所言：“科学的进步依赖于其可及性。我们的职责是赋予全球研究者发现、信任并依据证据行动的能力。”
Consensus 的第一个版本类似于一个垂直搜索引擎，专门用于科学文献检索：它索引学术论文，返回相关结果，并生成基于引文的摘要。但 Salem 很快意识到，仅凭搜索远远不够。“研究不仅仅是找到论文，”他解释道，“它涉及解释结果、比较发现、连接思想。科学家花在搜索、阅读和解读过往知识上的时间越多，他们用于真正发现和创造的时间就越少。” 为此，团队围绕一个全新的概念重新架构了 Consensus：一个名为“Scholar Agent”的多智能体系统。该系统基于 GPT-5 和 Responses API 构建，运行着一个协调有序的智能体工作流：
的构建 Consensus 从 Chat Completions 迁移至 Responses API，以支持其多智能体路由。这一转变同时提升了可靠性与成本效率，使团队能够更精细地控制子智能体的调用。结合 GPT-5 的长上下文推理能力和可靠的工具调用能力，这一选择显得顺理成章。 早期评估证实了这一决策：GPT-5 在工具调用准确性和规划稳定性上，均优于 GPT-4.1、Sonnet 4 和 Gemini 2.5 Pro。这使得 Consensus 团队得以将精力从“提示工程”中解放出来，转而专注于构建直接映射研究流程的智能体行为。
从一开始，Consensus 就采取了与行业预期截然不同的市场策略。它并未通过机构渠道销售，而是直接面向研究活动的主体——学生、教职员工和临床医生——他们需要即刻获得答案。这种“直接面向研究者”的策略，塑造了产品的设计理念与快速增长轨迹。 “所有人都说在学术界走直接面向消费者的路行不通，但 AI 改变了这一点，”Salem 指出，“人们不再等待批准——他们直接使用有效的工具。” 这一决策决定了产品调性与增长曲线。Consensus 更像一个现代消费应用，而非传统的学术工具：快速上手、直观设计、对话式界面。其采纳过程通过口口相传，迅速扩散至各个校园和实验室。 研究生和博士生成为首批重度用户，随后是教职人员和私营部门研究者。接着，临床医生也开始使用 Consensus 来获取各自领域的最新证据。“我们最初并非为医生设计，”Salem 坦言，“但他们与研究者有相同的需求：快速获取可靠证据。” 该公司近期与梅奥诊所的医学图书馆签约，并推出了“医疗模式”，这是一个专为搜索临床证据的从业者设计的新功能。
在过去一年中，Consensus 实现了快速增长：全球用户数超过800万，收入增长8倍。 然而，增长并未改变产品的核心优先级。每一个新功能仍然围绕可验证、低幻觉的答案展开。团队在评估流程上投入了大量资源，以测试跨智能体的准确性、引文可追溯性和风格一致性。 Consensus 的架构设计具有高度的模块化特性，旨在随着模型能力的扩展和提升，动态插入新的智能体——例如，未来可能加入用于复现实验、生成图表或执行统计分析的新智能体。 “我们正在为快速变化的世界构建研究者真正需要的助手，”Salem 总结道，“模型在持续进步，系统也随之成长，而科学前进的步伐将因此加快。”
驱动的科研新范式 Consensus 的案例生动展示了 AI 如何重塑科研基础设施。通过将 GPT-5 的先进推理能力与精心设计的智能体架构相结合，它成功地将研究者从繁重的文献处理工作中解放出来，使他们能够专注于真正的创造性工作。这不仅是效率的提升，更是科研范式的转变——从“人找知识”到“知识找人”，从“被动阅读”到“主动综合”。 对于全球科研共同体而言，这无疑是一个令人振奋的信号：在 AI 的助力下，科学发现的步伐将大大加快。而 Consensus 的成功，也为我们指明了 AI 应用落地的一个关键方向：不仅要提供强大的模型，更要围绕真实工作流，设计出真正理解并服务于人的智能系统。
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