- 800만 명 이상이 사용하는 과학 연구 도구인 Consensus는 GPT-5 및 Responses API를 기반으로 구축된 멀티 에이전트 AI인 “Scholar Agent” 시스템을 막 출시했습니다. 이 시스템은 실제 연구원처럼 과학적 증거를 계획하고, 읽고, 종합할 수 있습니다.
- 2억 2천만 개 이상의 과학 기사가 색인된 Consensus의 목표는 과학자들이 검색 단계에서 시간을 낭비하는 대신 지식을 더 빨리 찾고, 이해하고, 연결하도록 돕는 것입니다.
- Scholar Agent는 연구 과정을 4가지 에이전트로 나눕니다.
- Planning Agent (계획 에이전트): 질문을 분석하고 행동 계획을 수립합니다.
- Search Agent (검색 에이전트): 데이터베이스 및 개인 라이브러리에서 문서를 검색합니다.
- Reading Agent (읽기 에이전트): 기사를 읽고, 요약하고, 정보를 추출합니다.
- Analysis Agent (분석 에이전트): 결과를 종합하고, 구조를 구축하며, 최종 보고서를 생성합니다.
- 이 멀티 에이전트 구조는 책임을 명확하게 분할하여 하나의 에이전트가 전체 추론 체인을 제어하는 것을 방지함으로써 오류와 “환각”(hallucination) 현상을 줄이는 데 도움이 됩니다.
- 각 결과에는 사용자가 쉽게 검증할 수 있도록 인용, 메타데이터 및 출처 요약을 포함하는 데이터 패키지인 “연구 컨텍스트 팩”(research context pack)이 함께 제공됩니다. 품질이 충분한 증거가 부족할 경우 시스템은 결론 도출을 거부합니다.
- Consensus는 에이전트 간의 라우팅을 지원하기 위해 Chat Completions 대신 Responses API 사용으로 전환했으며, 이는 비용을 절감하고, 안정성을 높이며, 도구를 호출할 때의 정확도를 향상시키는 데 도움이 됩니다.
- 내부 테스트에서 GPT-5는 도구 호출 정확도와 계획 능력 면에서 GPT-4.1, Sonnet 4 및 Gemini 2.5 Pro를 능가했습니다.
- 이 회사는 대학을 통한 판매 대신 소비자 직접 판매(D2C) 방식을 선택하여, 과학적 증거에 빠르게 접근해야 하는 학생, 연구원 및 의사를 대상으로 합니다.
- 새로운 “Medical Mode”(의료 모드) 기능은 의사의 임상 증거 조회를 지원하며, 메이요 클리닉(Mayo Clinic)의 의학 라이브러리에 통합되었습니다.
- 단 1년 만에 Consensus는 매출이 8배 증가했으며 전 세계 800만 명 이상의 사용자로 확장되었습니다. 모든 개선 사항은 검증 가능하고 추적 가능한 결과를 우선시하는 “환각 없는 생성형 AI”라는 목표를 중심으로 계속 진행됩니다.
- 이 시스템은 모듈식 설계로, AI 모델이 더욱 강력해짐에 따라 실험 재현, 차트 그리기 또는 통계 분석과 같은 새로운 에이전트를 추가할 수 있습니다.
📌 Consensus 플랫폼은 GPT-5와 Responses API를 사용하여 연구 시간을 몇 주에서 단 몇 분으로 단축합니다. GPT-5와 Responses API를 사용하여 Consensus는 AI를 인간처럼 증거를 읽고, 이해하고, 검증할 수 있는 연구 조교로 전환하여 과학 연구 프로세스를 재정의하고 있습니다. 인간보다 수백 배 빠른 처리 속도를 가지면서도 학술적 신뢰성을 보장하는 이 플랫폼은 AI의 초고속 지식 종합 능력 덕분에 과학이 더 빠르게 발전하는 “즉각적 연구” 시대를 열고 있습니다.
