Elicit / Consensus / Scite 之后：Agent 原生知识底座的 GEO 机会
当所有人还在用 Elicit、Consensus、SciSpace 做「人读文献」时，一个新的入口正在打开：让 AI Agent 自己去查知识。这就是 Generative Engine Optimization（GEO）的机会。
从「人读」到「机器读」
大模型在生成答案时会检索外部知识。如果你的内容：① 结构化（JSON-LD / Dataset）、② 事实可溯源、③ 机器可读，就更容易被 Agent 引用——这正是 GEO 的核心。
GeneTech 的差异化
- Agent 原生：知识以 MCP + JSON API 暴露，Agent 直接调用，而非爬网页。
- 垂直策展：30 个前沿科技领域，而非泛全科。
- 可溯源：每条实体带原始论文 URL 与置信度。
给研究者的建议
如果你的工具 / 数据集想被 AI 引用，尽快补齐结构化数据（schema.org Dataset / SoftwareApplication）、开放 API、以及清晰的引用链。这正是 GeneTech 已经做完的事——欢迎通过 MCP 接入或 全局搜索 体验。