ai4s-research/open-science

解決する課題

科学研究のプロセス全体に対して、ローカルファーストかつモデルに依存しないワークベンチを提供します。図、表、レポートなどのすべての成果物が、それを生成した正確なコード、入力、モデルとの対話にまで遡って監査可能であることを保証することで、AI研究の「ブラックボックス」的な性質を排除します。

仕組み

TauriとReactで構築されたこのデスクトップアプリケーションは、バンドルされたOpenCodeサイドカーを使用して、さまざまなLLMプロバイダーと対話します。「スキル」（特化したエージェントワークフロー）システムを採用し、文献調査や実験設計などのタスクを処理します。システムはローカルのプロベナンスログ（provenance.jsonl）を保持し、ファイルのバージョンとリンクを追跡します。また、MCP (Model Context Protocol) サーバーと統合して科学データベース（arXiv、PubMedなど）に接続したり、ユーザー自身のChromeブラウザを制御してライブのウェブデータを収集したりすることも可能です。

対象者

厳格なデータプライバシーと再現性を維持しながら、探索、文献レビュー、実験コーディング、論文執筆を支援する自律的なAIアシスタントを必要とする研究者や科学者。

ハイライト

• エンドツーエンドの研究ループ: 広範な探索から完成した研究論文までのフローを自動化します。
• 完全なプロベナンス: すべての出力は、完全な監査可能性のために、生成スクリプトと入力データにリンクされています。
• ローカルファーストのプライバシー: セッション、データ、実行記録はデフォルトでローカルに保存されます。
• ブラウザ制御: エージェントはユーザーの実際のChromeプロファイルを使用して、既存のログイン情報でウェブにアクセスできます。
• リモートアクセス: 電話やLAN内のブラウザから実行を監視またはトリガーするための、トークン認証ゲートウェイが含まれています。
• サイエンスコネクター: 生物医学、材料、経済データベースのための組み込みMCP統合。