Open Science 开源科研工作台
本地优先、模型无关的 AI 科研工作台，用于可复现的科学发现。
证据显示有权限控制（工具级允许/询问/阻止）、用户确认（审批模式）、数据流透明（活动历史、来源视图）、敏感数据处理（密钥加密、环境变量丢弃）。但依赖安全仅提及报告，无具体审计；回滚仅提及分支和版本，无明确回滚机制；来源归属仅提及作者，无验证。
自洽性较好，README与代码一致；依赖可用性未验证，仅列出依赖；失败消息未详细说明。
受众明确（研究人员），场景广泛；能力边界有说明（沙箱未实现）；触发精度一般，无明确触发词；环境适配良好（多平台）。
信息架构清晰，安装说明详细，命名稳定，示例和FAQ存在，已知限制明确，许可证Apache-2.0，版本和变更日志存在，维护责任未明确。
输出可用性高（可复现报告、表格、图表），边际价值高（集成多种工具），成本效益未充分说明。
声明可追溯性一般，无具体证据链接；跨来源佐证不足；事实与推断分离不明确。
- 沙箱和网络白名单未实现，权限控制依赖审批，需谨慎处理敏感数据。
- 依赖安全未提供具体审计，供应链风险需关注。
- 回滚机制不明确，分支和版本管理可能不足以应对错误操作。
这个 Agent 能做什么，适合哪些场景？
Open Science 是一款开源、本地优先、模型无关的 AI 科研工作台，帮助研究人员在自己的电脑上（macOS、Windows、Linux）完成可复现的科学发现。它将项目管理、多模型 agent 执行、Python/R notebook、科学数据连接器、不可变工件版本和溯源、以及人工审批控制集成到一个工作区中。目前内置 18 个特色研究技能和 24 个科学数据连接器，覆盖生物信息学、计算生物学、生物医学研究、基因组学、结构生物学和计算药物发现等领域。应用以 Electron 桌面应用形式发布，提供 macOS、Windows、Linux 安装包。它使用 ACP 架构支持 Claude Code、OpenCode 或 Codex 作为底层 agent 运行时，并提供本地 Web UI 和 headless CLI/SDK 模式。
Open Science 创建一个项目，会话中用户用自然语言描述研究任务，agent 可以读取文件、运行 Python 和 R 代码、执行 shell 命令、搜索网页、调用科学数据连接器（如 PubMed、bioRxiv、ChEMBL 等），并生成报告、表格和图形等工件。每个工件保存为不可变的校验和版本，并提供溯源视图，展示产生它的代码、执行历史、输入、环境信息和对话分支。用户通过审批模式控制 agent 的操作权限（如 Ask for approval、Auto-approve edits、Full access）。支持通过 @ 引用项目文件、/ 选择技能、编辑历史消息创建分支。工件可导出为 .ipynb，项目文件可上传（最大 10GB）和预览（常见科学数据、PDF、Office 文档、图像、代码、分子结构等）。
- 计算生物学家：使用 Open Science 运行 AlphaFold2、Boltz 等结构预测技能，并在本地管理蛋白质结构文件。
- 生物医学研究员：利用 PubMed、Clinical Trials 等连接器进行文献综述，生成可追溯的综述报告。
- 基因组学研究者：调用 Genomes、Variants 连接器分析基因变异，使用 Evo 2 或 scGPT 等技能进行序列分析。
- 药物发现科学家：使用 ChEMBL、ZINC 连接器筛选化合物，配合 DiffDock、LigandMPNN 进行分子对接和设计。
- 数据科学家：在本地 notebook 中运行 Python/R 代码，利用项目库和工件溯源管理分析流程。
- 远程HPC用户：通过 Remote Compute (SSH) 技能提交长时任务到远程集群，任务完成后自动进行结果分析。
这个 Agent 有哪些优点和局限？
- 本地优先：项目和状态存储在本地，支持离线使用，数据所有权清晰。
- 模型无关：支持多种云提供商、自定义网关、Claude/Codex 订阅，可在 composer 中切换模型。
- 可复现性：工件有不可变版本和溯源信息，包括生产者代码、执行历史和输入证据。
- 内置丰富技能和连接器：覆盖生物信息学、药物发现等领域，且架构可扩展。
- 桌面应用而非 Web 服务，需要安装 Electron 应用，可能不适合纯服务器环境。
- 依赖第三方模型提供商 API，需要 API 密钥或订阅，并产生费用。
- 高级功能（如 MCP 连接器、远程 HPC）需要配置和技能启用，学习曲线较陡。
- 部分功能（如确定性重构、可移植环境恢复）仍在路线图上，尚不完善。
如何安装或部署这个 Agent？
从 GitHub Releases 页面下载对应系统的安装包（macOS Apple Silicon/Intel、Windows x64、Linux x64 AppImage 或 Debian 包）。首次启动时完成五个设置步骤：环境检查、agent 运行时（选择 Claude Code、OpenCode 或 Codex，应用可自动安装）、模型提供商（内置云提供商、自定义网关、Claude 或 Codex 订阅）、notebook 运行时（可选，支持 Python 和 R）、数据存储位置。也可以从源码开发：克隆仓库后运行 npm install 和 npm run dev。
如何使用这个 Agent？
安装后创建项目并开始会话，描述研究目标、输入数据和期望输出。附加源文件，选择已验证的模型和审批模式，发送任务。在会话中可使用 @ 引用项目文件，/ 选择启用技能。通过编辑历史消息创建分支，使用溯源视图检查工件证据。还可安装命令行工具（Settings → General → Command line tool），使用 open-science start、open-science run 等命令创建项目、提交任务并下载工件。