open-science

本地优先的AI科研助手,让文献分析、实验设计更高效

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开 智能体 🍴 复刻 553 🐛 待处理 35 👀 关注 224
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 5503
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

open-science 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类智能体
开发团队aipoch
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明定价信息待确认
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言TypeScript
技术栈/模型agent-skills,ai-agent,ai-for-science,ai-research,ai-research-workbench,ai-workbench,desktop-app,local-first,mcp,model-agnostic,open-science,open-source,reproducible-research,research-tools,science,science-agent,science-package,scientific-ai,scientific-computing,scientific-research
GitHub 星标★ 5503
上线时间2026-07-03 00:00:00
代码更新2026-11-10
仓库体积165.3 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数7

项目介绍

Open Science 是一个开源、本地优先、模型无关的 AI 科研工作台,专为科学发现而设计。它解决了科研人员在文献调研、数据分析和实验设计中信息过载、工具分散、数据隐私等问题。核心能力包括:通过本地优先架构保障数据安全,支持接入多种 LLM 模型(模型无关),提供智能体辅助文献阅读、实验方案生成、数据可视化分析等功能,并集成 MCP(模型上下文协议)以扩展工具生态。基于 Electron 构建,跨平台支持 macOS 等系统,面向生物信息学、医学研究等领域,帮助科研人员从海量文献中快速提取关键信息,自动化处理数据流程,提升研究效率。其模块化设计允许用户自定义工作流,适合个人研究者或小型团队部署使用。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 5503

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理,个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:本地安装 7 步

环境要求

  • 桌面操作系统(README 提供各平台安装包,如 macOS)
  • 可访问网络,用于环境检查、运行时下载与模型连接测试
  • 任一受支持的模型提供方账号与 API Key,或已有的 Claude / Codex 订阅登录
  • 可选:Python 或 R 环境,用于 Notebook 执行(可由应用托管)

安装与启动步骤

  1. 1下载安装包

    从 GitHub Releases 页面(releases/latest)下载与你的操作系统匹配的安装包并完成安装,无需预先准备运行环境。

  2. 2首次启动向导

    首次启动进入五步引导,先完成 Environment 检查:主机兼容性、应用存储、凭据安全存储与网络访问。

  3. 3选择数据目录

    在 Data location 步骤指定大型产物、Notebook、上传文件与环境文件的存放位置,可先沿用默认值。

  4. 4准备 Agent 运行时

    在 Agent runtime 步骤选择 Claude Code、OpenCode、Codex 或 CodeBuddy;应用托管运行时无需 Node.js、npm 或管理员密码。

  5. 5连接模型提供方

    在 Model provider 步骤选择内置提供方、自定义网关,或使用已有 Claude / Codex 订阅登录,并通过连接测试。

  6. 6配置 Notebook 运行时

    可选的 Notebook runtime 步骤,可准备应用托管的 Python 与 R 环境,或启用已检测与手动注册的解释器。

  7. 7创建项目跑任务

    完成后创建或打开项目、开启会话;也可用官方 CLI 按项目名创建项目并按任务文件运行任务。

    open-science project create "Systematic review"
    open-science run --project "Systematic review" \
      --prompt-file ./task.md \
      --approval-profile auto \
      --skill literature-review \
      --wait --json

关键配置

配置项必填说明示例
provider是选择内置模型提供方、自定义网关或已有订阅登录built-in provider / custom gateway
api_key是模型提供方的 API Key,用于完成连接校验sk-xxxxxxxx
endpoint否使用自定义网关时填写的 API 端点地址https://your-gateway.example.com/v1
model是要使用的模型名称,必须通过连接测试your-model-name
data_location否存放大型产物、Notebook、上传文件与环境的位置/your/path/open-science-data
notebook_runtime否Python / R 解释器或应用托管环境,可选app-managed Python

如何确认成功

引导中环境检查与 Agent 运行时检查全部通过、模型连接测试成功、Continue 可点击并可完成设置,即表示就绪。

常见问题

Q:引导过程中 Continue 按钮为什么是灰的?

A:说明当前步骤条件未满足。请修复标记为 Action needed 的环境项、安装或修复所选 Agent 运行时,或验证模型提供方;Notebook 设置为可选,只影响 Notebook 执行。

Q:安装完成后如何开始一项研究任务?

A:创建或打开一个项目,开启一个会话,附上源文件,并说明目标、约束、预期输出与验证标准;用 @ 引用项目文件,用 / 选择已启用的技能。

Q:如何在远程 HPC 集群上运行任务?

A:先在 Settings → Skills 启用 Remote Compute (SSH),在 Settings → Compute 注册集群,然后在会话中用 /remote-compute-ssh 选择该技能;它负责主机注册、短命令和异步作业提交,作业结束后自动开始分析。

Q:需要提前安装 Node.js 或 npm 吗?

A:不需要。应用托管的 Agent 运行时可在无需 Node.js、npm 或管理员密码的情况下安装,Python / R 也可以由应用托管环境提供。

注意事项

  • 本项目为本地优先、模型无关的桌面工作台,数据默认保存在本机,请自行备份所选数据目录。
  • Agent 运行时与模型提供方可在设置中更换,更换后需重新通过连接测试。
  • 数据位置与 Notebook 运行时在引导中可保持默认,之后可在 Settings 中随时修改。
  • README 未给出 CLI 的单独安装方式,上述 CLI 命令以其文档给出的形式为准。

核心亮点

  • 本地优先架构,科研数据不出本机,隐私安全有保障
  • 模型无关设计,可自由切换或并行使用多种LLM,避免锁定
  • 集成MCP协议,能灵活扩展外部工具链,适配不同科研流程

不足之处

  • Electron应用内存占用较高,处理大规模数据集时可能卡顿
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 生物信息学文献综述与关键信息提取
  • 医学研究中的实验方案设计与数据可视化分析
  • 跨学科团队协作时的本地数据共享与智能辅助

替代项目

Elicit、SciSpace、NotebookLM

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