퓨처하우스가 새롭게 선보인 AI 플랫폼은 인공지능을 과학 연구에 적용하는 데 있어 중대한 진전을 의미하며, 수십 년간 이어진 연구 생산성 저하라는 문제를 되돌릴 잠재력을 지녔다.
이 플랫폼은 과학 연구 과정의 병목 현상을 해소하기 위해 각각 특화된 4종의 AI 에이전트로 구성된다. Crow는 논문 검색과 간결한 학술 답변을 제공하는 범용 에이전트이며, Falcon은 전문 과학 데이터베이스에 접근해 심층 논문 리뷰를 수행한다. Owl은 특정 실험이 이미 수행된 적이 있는지 식별하고, Phoenix는 연구자들의 화학 실험 설계를 지원한다.
퓨처하우스 공동 창업자인 샘 로드리게스(MIT 박사 2019)와 앤드류 화이트에 따르면, 이 에이전트들은 엄격한 벤치마킹을 거쳐 논문 검색 및 종합 작업에서 최첨단 AI 모델과 박사급 연구자들보다 우수한 성과를 입증했다. 플랫폼 개발의 동기는 로드리게스가 MIT에서 신경과학 연구를 하던 시절, 방대한 과학 논문 양이 정보 병목을 초래하는 현실을 직접 경험한 데서 비롯됐다.
로드리게스는 "자연어는 과학의 진짜 언어입니다. 다른 이들은 DNA나 단백질 언어를 구사하는 생물학용 기초 모델을 만들고 있지만, 발견은 DNA나 단백질로 표현되지 않습니다. 우리가 발견을 표현하고, 가설을 세우며, 추론하는 유일한 방법은 자연어입니다"라고 설명했다.
이 플랫폼은 실제 연구 현장에서도 가능성을 입증하고 있다. 여러 연구기관의 과학자들은 퓨처하우스의 에이전트를 활용해 파킨슨병 관련 유전자에 대한 체계적 리뷰를 수행했으며, 그 결과는 범용 AI 도구보다 뛰어난 것으로 보고됐다. 2025년 5월, 퓨처하우스는 다중 에이전트 워크플로우를 통해 건성 연령 관련 황반변성의 새로운 치료 후보를 발굴하는 데 성공, 플랫폼이 발견 과정을 가속화할 수 있음을 보여줬다.
과학적 산출물은 기하급수적으로 증가하는 반면 연구 생산성은 감소하고, 발견에는 이전보다 더 많은 시간과 자금, 대규모 팀이 필요해지는 상황에서, 퓨처하우스의 특화·과업 중심 AI 에이전트 개발 전략은 현대 연구의 복잡성을 극복하고 과학자들이 효율적으로 탐구할 수 있도록 돕는 해법이 될 수 있다.