Companion-Inc/feynman

Feynman – 오픈소스 AI 연구 어시스턴트 (CLI 및 워크벤치)

개요 – 자연어로 연구 질문을 던지고 AI가 생성한 출처 기반의 답변을 얻을 수 있는 명령줄 도구(및 선택적 로컬 웹 워크벤치)입니다. 논문, 웹, 코드 저장소, 방대한 생물의학 및 과학 데이터베이스를 검색하여 브리핑, 문헌 검토, 순위, 감사, 재현 계획, 심지어 즉시 실행 가능한 머신러닝 학습 레시피까지 합성합니다.

설치 방법 – 한 줄의 설치 명령어로 Node.js 런타임이 포함된 독립형 네이티브 번들을 다운로드할 수 있습니다. npm 패키지 (npm i -g @advaitpaliwal/feynman)를 설치할 수도 있습니다. 별도의 설치 프로그램 (install-skills)을 사용하면 전체 터미널 UI 없이 다른 에이전트(Codex, Claude, OpenCode 등)에 '스킬 라이브러리'만 추가할 수 있습니다.

주요 명령어

명령어	기능
feynman "<question>"	인용이 포함된 빠른 연구 브리핑
feynman rank <topic>	관련성, 재현성, 출처 등을 기준으로 논문 점수 매기기
feynman paper <id>	DOI/arXiv/PMID를 해결하고 가능한 경우 전문을 가져오기
feynman lit <topic>	합의, 불일치, 미해결 질문을 포함한 전체 문헌 검토
feynman deepresearch <topic>	병렬 '연구원' 에이전트를 실행하고 결과를 합성하는 다중 에이전트 조사
feynman audit <paper-id>	공개 코드베이스를 기반으로 논문의 주장 검증
feynman replicate "<paper>"	재현성 실험 계획 (환경 선택 후 실행)
feynman recipe "<task>"	논문과 데이터셋에서 순위가 매겨진 구현 가능한 머신러닝 학습 레시피 검색
feynman serve	프로젝트 탐색, 채팅, 노트북, 아티팩트 미리보기, 컴퓨팅 오케스트레이션, 출처 추적 등이 포함된 로컬 '과학 워크벤치' UI 실행

내장 에이전트 – 워크플로우 분해가 필요할 때 자동으로 호출되는 4개의 전문 하위 에이전트:

1. Researcher – 논문, 웹, 저장소 및 다양한 생물의학 데이터베이스에서 증거 수집.
2. Reviewer – 수집된 자료를 비판적으로 검토하고 문제의 심각도 평가.
3. Writer – 메모를 구조화된 초안 텍스트로 변환.
4. Verifier – 인용 확인, 깨진 링크 해결 및 출처 검증.

데이터 소스 및 도구 – 런타임은 다음과 통신합니다:

• AlphaXiv (논문 검색, Q&A 및 코드 읽기용)
• 생물정보학 쿼리를 위한 방대한 생명과학 API 제품군 (PubMed, Europe PMC, ChEMBL, UniProt, GWAS Catalog 등)
• Hugging Face Hub (데이터셋 및 모델 메타데이터용)
• 일반 웹 검색 제공업체 (프록시 지원) 및 GitHub issue/PR 가져오기 도구
• 로컬 LLM 엔드포인트 (LM Studio, Ollama, LiteLLM, vLLM) 또는 호스팅 제공업체 (OpenRouter, GitHub Copilot 등, feynman model login 사용)

아키텍처 스냅샷

• Pi – 패키지, 확장 기능 및 '스킬'을 관리하는 기본 에이전트 런타임.
• Skills – 재사용 가능한 프롬프트 및 도구 번들 (예: 논문 검색용 alpha 도구, 생물의학 검색용 Bio Tools). 스킬은 ~/.codex/skills/feynman (또는 저장소 로컬 위치)에 저장되며 다른 에이전트가 로드할 수 있음.
• Workbench – 모든 세션, 아티팩트 및 출처를 ~/.feynman/...에 저장하고 선택적으로 클라우드 버킷에 동기화하는 로컬 Electron 스타일 UI. 관측 가능성 (PostHog, OpenTelemetry)을 포함하며 무거운 컴퓨팅을 위해 Docker/Modal/RunPod 지원.

일반적인 워크플로우

1. CLI 설치 (curl … | bash)
2. feynman "what do we know about scaling laws" 실행 → 인용이 포함된 브리핑 표시
3. feynman rank … --expand-citations 2를 사용하여 세분화하고 인용 그래프 구축
4. feynman deepresearch …를 사용하여 더 깊은 다중 에이전트 조사 수행
5. 워크벤치 (feynman serve)를 열어 아티팩트 탐색, 노트북 편집 또는 Docker 기반 재현 실행 시작

대상 사용자 – 터미널을 떠나지 않고(또는 선택적 UI를 사용하여) 문헌 발견, 재현성 검사 및 머신러닝 실험의 신속한 프로토타이핑을 위해 프로그래밍 가능하고 출처가 명확한 어시스턴트를 원하는 연구원, 데이터 과학자 및 ML 엔지니어.

라이선스 – MIT (LICENSE 참조).

더 알아보기 – 문서(https://feynman.is/docs), 패키지 스택 참조 및 README에 링크된 릴리스 노트 참조.