Open Science 是一个面向科研人员的开源 AI 科研工作台，定位为 Claude Science 的本地优先、模型无关、可复现替代品。它不是普通聊天机器人，而是将文献检索、代码执行、数据分析、图表生成、报告撰写、引用审查和结果溯源整合到一个桌面端科研流程中。项目基于 Tauri 2、React、TypeScript、Rust、OpenCode runtime、MCP 和可插拔 agent skills 构建，支持 macOS 和 Windows，也提供 Linux 安装包。
适用领域
AI for Science / 科研自动化 / 文献综述 / 数据分析 / 实验设计与参数扫描 / 可复现研究 / 科研报告与论文写作 / 科研图表生成 / 生物医学信息检索 / 材料、化学、生物、医学、工程等科学计算场景 / 本地 AI Agent 桌面应用 / MCP 工具集成
配置难度
中等偏高。普通科研用户可通过 Releases 安装包直接使用，但由于未签名安装、模型配置、MCP connector、Python/Jupyter 环境和科研工作流概念，仍需要一定技术理解。开发者从源码构建需要熟悉 TypeScript、React、Tauri、Rust、pnpm、Agent runtime 和 MCP，二次开发难度较高。
商业价值
该项目有较高的科研生产力和 AI4S 平台化价值。对高校、科研机构、医药研发、材料研发和企业实验室来说，它可以将文献调研、数据分析、图表生成、报告撰写和科研审计集中在一个本地优先的桌面环境中，降低科研过程不可追踪和不可复现的风险。其模型无关和 MCP 可扩展架构有利于企业接入私有模型、内部数据库和专有分析工具。商业化方向可包括企业版科研工作台、私有化部署、行业专用 skills、合规审计模块、团队协作和实验室知识库集成。
01
技术亮点
- 本地优先：数据、代码执行、会话历史、原始文件和溯源记录默认保存在本机。
- 模型无关：支持 OpenRouter、OpenAI 兼容接口、Anthropic、本地 Ollama 等多种 provider，并提供开箱即用的免费模型。
- 科研工作流完整：覆盖 plan → approve → execute → artifacts → review，不只是聊天。
- 可复现与可审计：每个图表、表格、报告都能追踪到代码、数据、环境、模型和对话上下文。
- provenance.jsonl 记录：agent 写入的每个版本都会追加版本记录，方便回溯和审计。
- 内置科研技能：包括 research-explorer、literature-survey、experiment-suite、paper-writer、mindmap-render、integrity-auditor、ai4s-agent、traceability-review、publication-figures。
- 原生桌面体验：Tauri + React，支持 PDF、表格、图片、HTML、Office 文档等内联查看。
- 支持真实 Jupyter / Python kernel：Agent 可以驱动本地 notebook、运行代码、生成 matplotlib / plotly 图。
- 人类审批机制：命令执行、文件删除、依赖安装、远程连接等默认需要用户批准。
- 适合科研合规场景：强调引用审查、未溯源数字标记、图表与代码一致性检查。
- 架构可扩展：通过 MCP、skills、OpenCode SDK wrapper 解耦 UI、模型、工具和 Agent runtime。
02
目标用户
- 科研人员
- 高校研究生与博士生
- 实验室 PI 和课题组成员
- AI4S / AI for Science 开发者
- 需要做文献调研、数据分析和论文写作的研究者
- 希望本地运行科研 AI 工作流的企业研发团队
- 需要可审计、可复现科研产物的科研机构
- 希望集成自定义 MCP 工具或模型服务的开发者
03
配置要求
- 运行系统：macOS 13 Ventura 或更高版本；Windows 10/11 x64。README 也提到提供 Linux .deb / .rpm 包。
- 源码构建需要 Node.js >= 20、pnpm 9、Rust toolchain。
- Tauri 2 桌面应用需要对应平台的原生构建环境。
- 应用依赖 OpenCode agent runtime，项目通过脚本获取固定版本的 sidecar。
- 隔离 Python / Jupyter 环境通过捆绑的 uv 管理，不会污染系统 Python。
- 首次启动可使用内置免费模型，无需配置即可试用。
- 如需使用自有模型，需要在 Settings 中配置 OpenRouter、OpenAI 兼容接口、Anthropic、Ollama 或其他 OpenCode 支持的约 150 个 provider。
- 如需文献和生物医学连接器，可通过内置 MCP connector 接入 paper-search-mcp、biomcp 等。
- 可通过 docs/CONNECT_YOUR_TOOLS.md 接入自定义 MCP server、本地命令、远程 URL 或自定义 skill。
- 模型 API Key 存放在应用私有文件中，不写入 workspace、provenance、日志或导出文件。
04
适用场景
- 用一句自然语言提示完成数据模拟、模型拟合、图表生成和报告撰写
- 对已有实验数据进行本地 Python / Jupyter 分析并生成可追溯图表
- 自动搜索 arXiv、PubMed、Crossref、Semantic Scholar 等来源并生成文献综述
- 撰写论文草稿、研究报告或 PDF manuscript，并进行引用和数字来源审查
- 检查报告中的未溯源数字、图表与代码不一致、引用缺失等科研完整性问题
- 运行参数扫描、实验套件和持续跟踪实验结果
- 通过 MCP 接入自定义科研工具、数据库或远程服务
- 使用本地模型、OpenAI 兼容接口、Anthropic、OpenRouter 或 Ollama 进行科研 Agent 工作流
- 为科研项目保存 provenance.jsonl，实现代码、数据、图表、模型和对话历史的版本追踪
05
部署与配置
- 方式一：直接安装桌面版。访问 GitHub Releases 页面下载最新版安装包。
- macOS 用户下载 .dmg，支持 Apple Silicon / Intel。安装后将 Open Science 拖入 Applications。
- 由于当前构建尚未代码签名，macOS 可能提示应用损坏。需要在终端执行：xattr -cr "/Applications/Open Science.app"，然后正常启动。
- Windows 用户下载 .exe 或 .msi。若 SmartScreen 提示风险，点击 More info → Run anyway。
- Linux 用户可下载 .deb 或 .rpm，但 README 的系统要求重点说明 macOS 13+ 和 Windows 10/11 x64。
- 方式二：从源码构建。先安装 Node.js >= 20、pnpm 9、Rust toolchain。
- 克隆仓库：git clone https://github.com/ai4s-research/open-science && cd open-science。
- 安装依赖：pnpm install。
- 拉取运行时 sidecar 和技能包：bash scripts/dev/fetch-opencode.sh；bash scripts/dev/fetch-uv.sh；bash scripts/dev/fetch-skills.sh。
- 开发运行：pnpm --filter @ai4s/desktop tauri dev。
- 构建安装包：pnpm --filter @ai4s/desktop tauri build。
- 可选检查：pnpm test、pnpm typecheck、pnpm lint。
06
风险与注意事项
- 项目版本仍为 v0.1，功能和稳定性可能还处于早期阶段。
- 安装包尚未代码签名，macOS 和 Windows 首次启动会有安全警告，普通用户可能感到不安。
- GitHub repository 元数据 license 为 NOASSERTION，但 README 徽章显示 MIT，存在许可证信息不一致，需要开发者进一步确认。
- AI 生成的科研分析、引用、报告和图表仍需人工复核，不能直接作为最终科研结论。
- 使用云端模型 provider 时，提示词和被 Agent 读取的文件或命令输出可能发送给第三方模型服务，需要注意数据合规和隐私。
- 本地代码执行、shell、依赖安装和 MCP 连接虽然有审批机制，但仍存在误操作、恶意依赖或工具链风险。
- macOS 12 及更低版本不支持 bundled OpenCode runtime，应用窗口可能打开但无法连接 runtime。
- 科研领域适配程度取决于内置 skills、MCP 工具和模型能力，复杂专业领域可能需要自定义工具和提示工程。
- 从源码构建涉及 Node、pnpm、Rust、Tauri、sidecar 下载等步骤，对非开发者有一定门槛。
- 外部文献 API 和 MCP connector 可能受网络环境、速率限制、服务可用性影响。
2026-07-10
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