PKU-YuanGroup/OpenAI4S

해결하는 문제

OpenAI4S는 복잡한 과학 워크플로를 자동화하기 위해 설계된 하이브리드 과학 연구 에이전트입니다. 결정론적 도구 사용과 Python 및 R 커널에서의 지속적인 과학적 실행을 분리함으로써 고수준 오케스트레이션과 고성능 계산 사이의 격차를 메웁니다. 연구자들이 LLM의 반복적인 요청 없이도 분석, 시뮬레이션, 데이터 검색을 수행할 수 있도록 합니다.

작동 방식

이 시스템은 이중 평면 아키텍처를 사용합니다:

• JSON 제어 평면: 네이티브 도구 호출을 통해 오케스트레이션, 권한 관리, 메타데이터 관리, 인간 승인을 수행합니다.
• 과학 평면: 지속적인 Python 및 R 커널에서 코드를 실행합니다. 이 '코드를 액션으로 취급'하는 접근 방식은 복잡한 계산을 수행하고 커널 메모리에서 상태를 유지하며, 대규모 데이터셋(예: 10만 행의 DataFrame)을 처리할 수 있지만 LLM의 컨텍스트 창을 과도하게 채우지 않습니다.

다양한 LLM 제공업체(Doubao, OpenAI, Anthropic, Gemini 등)와 통합되며, 실시간 스트리밍, 아티팩트 버전 관리, 데이터 출처 추적을 지원하는 과학 작업대를 제공합니다. 또한 UniProt 및 arXiv과 같은 주요 공개 과학 데이터베이스에 연결할 수 있는 연결기와 함께 600개 이상의 '스킬'(사전 정의된 코드 레시피) 라이브러리도 포함되어 있습니다.

대상 사용자

Python/R 등 다양한 프로그래밍 환경에서 재현 가능한 과학적 분석, 단백질 공학, 데이터 기반 연구를 수행할 수 있는 AI 에이전트가 필요한 과학자 및 연구자들을 위한 것입니다.

주요 특징

• 하이브리드 액션 엔진: 워크플로 제어를 위한 JSON 도구와 과학 계산을 위한 지속적 커널을 결합합니다.
• 순수 stdlib 코어: 엔진과 웹 서버는 Python 표준 라이브러리만 사용하여 종속성 최소화를 달성합니다.
• llm 독립적: 단일 인터페이스를 통해 다양한 제공업체를 지원하며, Volcengine Ark를 통한 저비용 경로도 제공합니다.
• 풍부한 스킬 라이브러리: 600개 이상의 과학적 코드 레시피(예: bioSkills 컬렉션 포함)를 포함합니다.
• 과학 작업대: 읽기 전용 노트북, 액션 타임라인, 화학 및 유전체학에 특화된 렌더러를 제공합니다.
• 강화된 실행 환경: macOS에서는 Seatbelt, Linux에서는 bubblewrap를 사용한 OS 수준 사전 격리로 안전한 로컬 코드 실행을 보장합니다.