Consensus, GPT-5 및 Responses API로 연구 가속화

연구 보조 플랫폼 Consensus가 GPT-5와 Responses API를 기반으로 한 멀티 에이전트 시스템, Scholar Agent를 선보였다. 이 시스템은 단순한 검색을 넘어 연구자가 질문에서 결론에 도달하는 과정을 모방하여 연구 속도를 획기적으로 높인다.

Scholar Agent는 다음과 같은 네 가지 전문 에이전트로 구성되어 정밀한 추론을 수행한다:

• Planning Agent: 질문을 분석하고 다음 행동 결정
• Search Agent: 논문 인덱스, 개인 라이브러리 및 인용 그래프 검색
• Reading Agent: 개별 또는 배치 단위로 논문 해석
• Analysis Agent: 결과 합성, 구조 및 시각화 결정, 최종 결과물 작성

Consensus는 신뢰성을 높이기 위해 context engineering 방식을 채택했다. 답변 생성 전 관련 증거를 먼저 수집하는 이 방식은 모든 답변에 논문, 메타데이터, 주요 발견 사항이 포함된 '연구 컨텍스트 팩'을 제공하여 환각 현상을 최소화한다.

또한, 멀티 에이전트 라우팅을 지원하기 위해 기존 Chat Completions에서 Responses API로 전환했다. 이를 통해 비용 효율성과 제어력을 높였으며, GPT-5의 강력한 롱 컨텍스트 추론과 도구 호출(tool-calling) 능력을 활용해 GPT-4.1, Sonnet 4, Gemini 2.5 Pro보다 뛰어난 성능을 확인했다.

Consensus는 기관 중심의 판매 방식 대신 학생, 교수, 임상의 등 연구자 개인을 직접 공략하는 전략을 통해 빠르게 성장했다. 최근에는 Mayo Clinic의 의료 도서관과 계약을 체결하고, 의료 전문가를 위한 Medical Mode를 출시하며 전문 영역을 확장하고 있다.