open-science

本地优先的AI科研工作台，跨平台替代Claude Science

Open Science Desktop 是一个本地优先、模型无关的 AI 科研工作台，支持 macOS、Windows 和 Linux。它旨在替代 Claude Science 桌面版，基于 Tauri、MCP 和 agent skills 构建，为科研人员提供集成的 AI 辅助研究环境。该项目解决科研工作流中工具分散、数据隐私和模型锁定等问题，核心能力包括本地数据存储、多模型接入（如 Claude、GPT 等）、通过 MCP 协议连接外部工具和数据源，并支持可扩展的 agent 技能来自动化文献综述、实验设计、数据分析等任务。它强调开源和跨平台，让研究者拥有完全控制权，同时利用 AI 提升科研效率。

开源 unknown 智能体

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GitHub 星标 ★ 1685

维护状态活跃

是否开源是

定价模式 unknown

项目数据

分类智能体

开发团队ai4s-research

所属国家

官网地址https://openedscience.com

GitHubhttps://github.com/ai4s-research/open-science

定价模式unknown

价格说明定价信息待确认

访问状态

是否开源是

开源协议NOASSERTION

主要语言TypeScript

技术栈/模型ai-agent,ai-for-science,ai-scientist,ai4s,claude-science,claude-science-alternative,claude-science-desktop-alternative,desktop-app,linux,local-first,macos,mcp,open-science,open-science-desktop,reproducible-research,research-tools,research-workbench,scientific-research,tauri,windows

GitHub 星标★ 1685

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2026-07-03 00:00:00

最近更新2026-09-23 00:00:00

维护状态活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数4

使用教程

难度：入门约 10 分钟部署方式：本地安装 7 步

环境要求

桌面系统：macOS 13 Ventura 或更高（Apple Silicon / Intel）、Windows 10/11 x64，或 x86_64 Linu
从 GitHub Releases 页面下载对应平台安装包
Linux 安装 .deb 需要 sudo/apt 环境
一个模型提供方 API Key（如 Anthropic 的 sk-…）
如需源码构建，需使用 pnpm 命令（README 提供 pnpm 脚本）

安装与启动步骤

1下载安装包

打开 GitHub Releases 最新版本页面，按平台选择：macOS 用 .dmg/.app，Windows 用 NSIS .exe 或 .msi，Linux 用 .deb/.rpm。
2安装客户端

Linux 用 apt 安装 deb 包；Windows 若弹出 SmartScreen 选“More info → Run anyway”。macOS 包已签名公证，直接打开即可。
```
sudo apt install ./Open.Science_*.deb
```
3配置 API Key

在安装目录执行，密钥只留在本机、不经网络传输。也可跳过此步，直接用 ANTHROPIC_API_KEY=sk-… ./osd server 传入。
```
./osd auth set anthropic --key sk-xxxxxxxx
```
4设置默认模型

设定每一轮对话默认使用的模型。自建或代理端点可在同一命令里加 --base-url 指向你的网关。
```
./osd model set anthropic/claude-opus-4-5
```
5启动服务

--lan 会打印访问 URL 和访问令牌；密钥只需一条命令注入时可用 ANTHROPIC_API_KEY 前缀替换 auth set。
```
./osd server --lan
```

6打开 UI 或跑会话

浏览器打开打印出的 URL 即是完整桌面 UI，手机也能用；终端里可用 osd 建项目、发指令、取回文件，Windows 用 PowerShell 语法。

osd project new "Reef survey"
id=$(osd session new --project "Reef survey")
osd session send "$id" "Fit the 2015–2024 bleaching trend and write report.md" --model anthropic/claude-sonnet-4-5 --wait
osd fs ls figures/
osd fs get report.md --output ./report.md

7源码构建（可选）

在仓库中开发或打包安装器，README 给出 Tauri dev/build 以及 test、typecheck、lint 检查命令。
```
pnpm --filter @ai4s/desktop tauri dev
pnpm --filter @ai4s/desktop tauri build
pnpm test
pnpm typecheck
pnpm lint
```

关键配置

配置项	必填	说明	示例
`API Key`	是	模型提供方密钥，通过 osd auth set 保存在本机，永不打印、不上网	`sk-xxxxxxxx`
`默认模型`	是	每个会话轮次默认使用的模型，由 osd model set 设定	`anthropic/claude-opus-4-5`
`--base-url`	否	指向自建或代理的推理端点，随 osd server 命令一起传入	`https://my-gateway.internal/v1`
`ANTHROPIC_API_KEY`	否	环境变量形式注入密钥，可代替 auth set，无需写入任何文件	`sk-xxxxxxxx`
`/.opencode/opencode.json`	否	项目级 MCP 配置，只对在该文件夹中运行的会话生效	`.opencode/opencode.json`

如何确认成功

osd server --lan 会打印出访问 URL 和访问令牌，用浏览器打开该 URL 能看到完整桌面 UI 即为成功。

常见问题

Q：Windows 弹出 SmartScreen 拦截怎么办？

A：选择 More info → Run anyway 继续安装。Windows 与 Linux 构建尚未签名，属于预期提示。

Q：改了 API Key 为什么没生效？

A：更换密钥后需要重启服务，CLI 会直接提示这一点。密钥本身只保存在本机，不经网络传输。

Q：密钥会被打印或写入文件吗？

A：不会。osd auth ls 只打印提供方名称，任何命令都不会输出密钥内容；也可用环境变量方式完全不落盘。

Q：--wait 和 --json 是什么作用？

A：--wait 在该轮对话真正完成时才返回，没有产生回复会直接报错；--json 则输出 API 原始响应，适合脚本处理。

Q：改了项目里的 MCP 配置为什么不生效？

A：文件夹的 opencode 配置只在 sidecar 首次使用该文件夹时读取并缓存，即使“首轮对话前”写入也已太晚，之后修改必须重启服务。

注意事项

macOS 安装包已 Developer ID 签名、公证并 stapled，可正常打开，无需 xattr 绕过；Windows/Linux 尚未签名。
桌面安装器自带 osd，应用首次启动会把它放进 PATH（写入 ~/.local/bin 或 ~/bin 的包装脚本），不修改 shell 其他内容。
一个 osd server 已能并发运行多个会话，无需第二台服务器或第二份安装；会话之间靠各自绑定的项目文件夹隔离。
项目级 MCP 配置必须在指定会话目录之前写入，否则会使用旧配置且照常报告成功。

核心亮点

本地优先架构，数据隐私安全，支持离线使用
模型无关，可自由切换多种AI模型，避免锁定
基于Tauri轻量高效，跨平台支持Mac/Windows/Linux

不足之处

项目处于早期阶段，功能成熟度待验证
文档和社区生态尚待完善

适用场景

科研人员本地化文献综述与知识管理
跨平台AI辅助实验设计与数据分析
需要隐私保护的敏感科研项目

替代项目

Claude Science、Jupyter AI、LangChain

项目介绍

open-science 是智能体领域的开源项目，由 ai4s-research 开发，是 2026 年新上线的项目。

在全站 13,090 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（1,685）位列前 30%，在智能体分类中处于中上游。

近 42 天，它的 GitHub 星标从 1,311 增加到 1,685，净增 374。

项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-23。从国内网络环境看，可直接访问。

它主要面向的使用场景是：科研人员本地化文献综述与知识管理。同类可对比的替代方案包括 Claude Science、Jupyter AI、LangChain。

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