ai4s-research/open-science

解決的問題

它為整個科學研究循環提供了一個本地優先、模型無關的工作台。透過確保每一個產出物（如圖表、表格和報告）都是可審計的，並能追溯到生成它的確切代碼、輸入和模型對話，從而消除了 AI 研究的「黑箱」性質。

工作原理

該桌面應用程式基於 Tauri 和 React 構建，使用捆綁的 OpenCode sidecar 與各種 LLM 提供商進行交互。它採用「技能」（專門的智能體工作流）系統來處理文獻調研和實驗設計等任務。系統維護一個本地溯源日誌 (provenance.jsonl) 來追蹤文件版本和連結。它還集成了 MCP (Model Context Protocol) 伺服器以連接科學資料庫（例如 arXiv、PubMed），並可以控制用戶自己的 Chrome 瀏覽器來採集即時網路數據。

適用對象

需要自主 AI 助手來協助探索、文獻綜述、實驗編碼和論文撰寫，同時保持嚴格的數據隱私和可復現性的研究人員和科學家。

亮點

• 端到端研究循環：實現從廣泛探索到完成研究論文的流程自動化。
• 完整溯源：每個輸出都與其生成腳本和輸入數據相關聯，以實現完全的可審計性。
• 本地優先隱私：會話、數據和運行記錄預設儲存在本地。
• 瀏覽器控制：智能體可以驅動用戶實際的 Chrome 設定檔，使用現有登入狀態存取網路。
• 遠端存取：包含一個經過令牌認證的閘道，可以透過手機或區域網路瀏覽器監控或觸發運行。
• 科學連接器：內建用於生物醫學、材料和經濟資料庫的 MCP 集成。