ai4s-research/open-science

解决的问题

它为整个科学研究循环提供了一个本地优先、模型无关的工作台。通过确保每一个产出物（如图表、表格和报告）都是可审计的，并能追溯到生成它的确切代码、输入和模型对话，从而消除了 AI 研究的“黑箱”性质。

工作原理

该桌面应用程序基于 Tauri 和 React 构建，使用捆绑的 OpenCode sidecar 与各种 LLM 提供商进行交互。它采用“技能”（专门的智能体工作流）系统来处理文献调研和实验设计等任务。系统维护一个本地溯源日志 (provenance.jsonl) 来跟踪文件版本和链接。它还集成了 MCP (Model Context Protocol) 服务器以连接科学数据库（例如 arXiv、PubMed），并可以控制用户自己的 Chrome 浏览器来采集实时网络数据。

适用对象

需要自主 AI 助手来协助探索、文献综述、实验编码和论文撰写，同时保持严格的数据隐私和可复现性的研究人员和科学家。

亮点

• 端到端研究循环：实现从广泛探索到完成研究论文的流程自动化。
• 完整溯源：每个输出都与其生成脚本和输入数据相关联，以实现完全的可审计性。
• 本地优先隐私：会话、数据和运行记录默认存储在本地。
• 浏览器控制：智能体可以驱动用户实际的 Chrome 配置文件，使用现有登录状态访问网络。
• 远程访问：包含一个经过令牌认证的网关，可以通过手机或局域网浏览器监控或触发运行。
• 科学连接器：内置用于生物医学、材料和经济数据库的 MCP 集成。