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Prompt 语宙 > AIGC 资讯 > OpenScience – Synthetic Sciences 开源的 AI 科研工作台
AIGC 资讯

OpenScience – Synthetic Sciences 开源的 AI 科研工作台

站外新闻
最近更新: 2026年7月7日 下午1:41
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OpenScience是什么

OpenScience 是 Synthetic Sciences 推出的开源AI 科研工作台,面向机器学习、生物学、物理学和化学研究。平台支持从文献综述、假设生成、代码编写、实验执行到结果分析与论文撰写的完整科研循环。支持按请求切换任意大模型,内置 250 余项可编辑技能和约 30 个科学数据库作为智能体工具。用户可自带 API 密钥在本地基础设施免费运行,通过 npm 一键安装,无需注册账号。

阅读目录
  • OpenScience是什么
  • OpenScience的主要功能
  • 如何使用OpenScience
  • OpenScience的核心优势
  • OpenScience的项目地址
  • OpenScience的同类竞品对比
  • OpenScience的应用场景

OpenScience

OpenScience的主要功能

  • 完整科研循环:覆盖文献检索、假设生成、代码编写、实验执行、数据分析与论文撰写。
  • 模型无关路由:支持 Claude、GPT、Gemini、GLM、Kimi、DeepSeek 及本地微调模型,按请求自由切换。
  • 250+ 可编辑技能:涵盖训练(DeepSpeed、PEFT、TRL)、评估、数据集处理、化学信息学、LaTeX、图表和云计算。
  • 科学数据库工具:集成 UniProt、PDB、Ensembl、ChEMBL、PubChem、arXiv、OpenAlex、Semantic Scholar 等约 30 个数据库。
  • 专业智能体:研究、生物学、物理学、机器学习智能体,以及批判性审查与文献综述子智能体。
  • 内置工作区:文件树、编辑器、终端、会话历史,支持行内渲染分子、结构、基因组和图表。
  • 可扩展架构:支持 LSP 集成、MCP 服务器、插件和 TypeScript SDK。

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如何使用OpenScience

  • 安装:全局安装 npm 包 npm install -g @synsci/openscience。
  • 启动:运行 openscience 命令在浏览器中打开工作区。
  • 选择模型:首次运行选择 Atlas 托管模型、自带供应商密钥或免费演示模型。
  • 设定目标:在工作区输入研究目标,智能体自动推进文献、假设、代码、实验和撰写流程。
  • 切换模型:在模型选择器中按请求切换任意提供商或本地模型,无需改动配置。
  • 扩展定制:通过 LSP、MCP 服务器、插件或 TypeScript SDK 自定义技能和智能体。

OpenScience的核心优势

  • 完全开源可审计:采用 Apache 2.0 许可证,全部代码与技能开放可读,科研推理链条透明可复现,彻底规避黑箱风险。
  • 模型无关零锁定:支持按请求自由切换 Claude、GPT、Gemini、DeepSeek 及本地模型,新模型发布即可无缝接入,无需绑定单一供应商。
  • 数据本地化合规:运行在自有基础设施上,私有数据集与 API 密钥全部保留本地,满足敏感领域数据不出域的合规要求,自带密钥免费且无调用限制。
  • 工具覆盖行业领先:内置 250 余项可编辑技能和约 30 个科学数据库,工具广度远超同类闭源产品且支持持续扩展。
  • 专业工作区深度集成:包含文件树、编辑器、终端的完整浏览器工作区,支持行内渲染分子结构与基因组图谱,科研流与代码环境无缝融合。

OpenScience的项目地址

  • 项目官网:https://www.openscience.sh/
  • GitHub仓库:https://github.com/synthetic-sciences/openscience

OpenScience的同类竞品对比

维度 OpenScience Claude Science
许可证 Apache 2.0 开源 专有产品
模型支持 任意提供商或本地模型 仅限 Anthropic Claude
模型切换 按请求自由切换 固定为 Claude
成本 自带密钥免费,无限制 需付费 Claude 订阅
技能/工具 250+ 可编辑、可扩展 60+ 精选技能
运行位置 自有基础设施,浏览器工作区 实验室机器(macOS/Linux 测试版)
数据库 约 30 个(UniProt、PDB、ChEMBL、arXiv 等) UniProt、PDB、ChEMBL、GEO 等

OpenScience的应用场景

  • 机器学习研究:ML 智能体拉取 arXiv 论文,用 PEFT 和 TRL 技能编写训练脚本、执行微调并生成报告。
  • 计算生物学:生物学智能体查询 UniProt 和 PDB,行内渲染蛋白质结构,提出候选突变方案并记录来源。
  • 化学信息学:智能体查询 ChEMBL 和 PubChem 获取生物活性数据,运行筛选过滤器,返回带排名候选分子及图表。
  • 预算受限下的模型对比:团队在 Claude、GLM 和本地模型上运行同一任务,一键切换比较成本与质量。
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