PKU-YuanGroup/OpenAI4S

해결하는 문제

OpenAI4S는 복잡한 연구 워크플로우, 데이터 분석 및 시뮬레이션을 자동화하도록 설계된 하이브리드 과학 연구 에이전트입니다. 고급 작업 오케스트레이션과 심층적이고 영구적인 계산 작업을 모두 처리할 수 있고 값비싼 최첨단 모델 구독이 필요 없는 안정적이고 비용 효율적인 연구 보조원의 필요성을 해결합니다.

작동 방식

이 시스템은 워크플로우, 권한 및 메타데이터를 관리하기 위한 JSON 기반 제어 평면과 과학 코드를 실행하기 위한 영구적인 Python/R 커널 평면이라는 두 가지 별개의 계층에서 작동합니다. 이러한 관심사를 분리함으로써 에이전트는 의사 결정을 위해 구조화된 도구 호출을 사용하면서 데이터 처리나 시뮬레이션과 같은 무거운 계산 작업을 영구 커널 내에서 유지합니다. 복잡한 논리를 처리하는 완전한 코드 셀을 실행할 수 있는 "코드-액션(Code-as-Action)" 패러다임을 지원하며, 에이전트는 프로세스 전반에 걸쳐 상태를 유지하고 아티팩트를 기록합니다.

대상 사용자

데이터 집약적 작업, 단백질 공학 워크플로우 또는 문헌 분석을 자동화해야 하는 과학자, 연구자 및 개발자를 위해 구축되었습니다. 데이터, 환경 출처 및 실행 보안을 엄격하게 제어하면서 고급 AI 기반 연구를 로컬에서 실행하려는 사람들에게 특히 유용합니다.

주요 기능

• 하이브리드 액션 엔진: 과학적 계산을 위해 결정론적 JSON 도구 오케스트레이션과 영구적인 Python/R 커널을 결합합니다.
• 원장 우선 런타임: 모든 작업, 사용량 및 완료 데이터의 추가 전용 레코드를 유지하여 연구의 재현성과 재구성 가능성을 보장합니다.
• 과학 워크벤치: 라이브 스트리밍, 버전 관리 아티팩트 및 기본적으로 읽기 전용인 노트북을 갖춘 웹 기반 인터페이스로 연구 세션을 관리합니다.
• 광범위한 스킬 라이브러리: 연구 워크플로우, 플랫폼 운영 및 생물정보학과 같은 전문 과학 분야를 다루는 600개 이상의 번들 "스킬"(코드 레시피)이 포함되어 있습니다.
• 강화된 실행: OS 수준 샌드박싱(bubblewrap 또는 Seatbelt를 통한)을 지원하여 로컬 코드 실행의 보안과 격리를 보장합니다.
• 다중 공급자 지원: 통합 인터페이스를 통해 다양한 LLM 공급자(OpenAI, Anthropic, Gemini 및 Doubao와 같은 Ark 호환 모델)와 호환됩니다.