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阅读: InternAgentS – 上海 AI Lab 开源的国产科研智能体工作台
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Prompt 语宙 > AIGC 资讯 > InternAgentS – 上海 AI Lab 开源的国产科研智能体工作台
AIGC 资讯

InternAgentS – 上海 AI Lab 开源的国产科研智能体工作台

站外新闻
最近更新: 2026年7月7日 下午7:31
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InternAgentS是什么

InternAgentS 是上海AI实验室开源的国产科研智能体工作台,面向 AI for Science 场景,将论文阅读、实验分析、代码迭代、远程计算、科研写作等分散环节整合到统一项目空间。平台支持 DeepSeek、Qwen、Kimi、GLM、Intern-S 及 Claude 等多模型接入,可本地部署,保障未发表论文与实验数据安全。InternAgentS 已接入 SCP 2.0 的 3600+ 科研工具与 Skills,覆盖六大学科领域,支持 MCP 协议。

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

InternAgentS

InternAgentS的主要功能

  • 项目空间管理: 围绕科研项目组织论文、代码、数据、实验结果、科学图表和生成产物,形成可追踪的科研工作流。
  • 文献阅读与写作: 智能体协助完成文献调研、方法比较、报告撰写和论文写作,并将产物沉淀回项目空间。
  • 实验分析与代码迭代: 支持实验分析、代码修改、结果整理和阶段性结论生成。
  • 远程计算: 连接远程 Linux 主机,在研究者审阅和授权后执行计算任务,并完成结果回收与后续分析。
  • 多模型接入: 支持 DeepSeek、Qwen、Kimi、GLM、Intern-S、Claude 及部署在本地或机构内网的私有模型服务。
  • 工具生态集成: 接入 SCP 2.0 的 3600+ 科研工具与 Skills,覆盖生物、化学、物理、材料科学、地球科学及数学与信息科学等六大学科。
  • 协议兼容: 支持 SCP(科学智能上下文协议)和 MCP 协议,便于扩展第三方工具接入。

挖挖GitHub

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如何使用InternAgentS

  • 访问官网: 访问InternAgentS官网 https://internagents.github.io/ 了解项目信息和文档。
  • 克隆仓库: 从 GitHub 克隆 InternAgentS 仓库到本地环境进行安装部署。
  • 创建项目空间: 配置科研项目,导入论文、代码、数据及相关科研资料。
  • 配置模型: 选择并接入所需的 AI 模型(国产模型、Claude 或本地私有模型)。
  • 接入工具: 配置 SCP/MCP 连接,接入科研工具与 Skills。
  • 发起任务: 在项目中让智能体协助完成文献阅读、实验分析、代码修改等工作。
  • 审阅与授权: 审阅智能体生成的中间产物,授权远程计算任务并回收分析结果。

InternAgentS的核心优势

  • 国产开源可控: 完全开源,支持本地部署,保障高校实验室和企业研发部门的科研数据安全。
  • 多模型灵活适配: 不受单一模型限制,支持国内外主流模型及本地私有模型,避免供应商锁定。
  • 完整项目上下文: 将分散的科研环节整合到同一工作空间,形成可追踪、可复用、可迭代的科研工作流。
  • 丰富工具生态: 接入 3600+ 科研工具与 Skills,深度覆盖六大学科领域,远超通用 AI 工作台的工具数量。
  • 远程计算支持: 可连接远程 Linux 主机执行计算任务,适合高性能计算和复杂仿真场景。
  • 协议开放: 支持 SCP 和 MCP 双协议,便于社区扩展和第三方工具接入,构建开放科研智能体基础设施。

InternAgentS的项目地址

  • 项目官网:https://internagents.github.io/
  • GitHub仓库:https://github.com/qzzqzzb/OpenClaudeScience

InternAgentS的同类竞品对比

维度 InternAgentS Claude Science
开源性 完全开源,代码可审计 闭源,仅提供云端服务
模型选择 支持多模型(国产+国际+本地) 仅限 Claude 模型
数据安全 支持本地部署,数据可完全留在本地 数据需上传至 Anthropic 云端
工具生态 接入 SCP 2.0,3600+ 科研工具与 Skills 内置工具,数量相对有限
学科覆盖 深度覆盖六大学科领域 通用科研场景,学科深度较浅
部署方式 本地/机构内网/云端灵活部署 仅云端服务
社区共建 开放社区,鼓励全球研究者共建 Anthropic 官方维护,社区参与度低

InternAgentS的应用场景

  • 材料科学分析: 进行材料性质计算、晶体结构分析和数据挖掘,辅助新材料的发现与筛选。
  • 计算化学研究: 完成分子模拟、反应路径计算、量子化学计算等复杂任务,如咖啡因分子计算。
  • 工程建模与仿真: 建立物理模型(如 Y 型微流控混合器、风机湍流强度分析)并进行数值仿真。
  • 文献综述与报告撰写: 自动检索大量文献,提取关键信息,生成结构化的文献综述和研究报告。
  • 跨学科协作研究: 整合不同学科的工具与数据资源,支持生物、化学、物理等领域的交叉科研项目。
SkyClaw-v1.0 – 昆仑万维天工AI推出的高性能Agent模型
OLMoE – 完全开源的大语言模型,基于混合专家(MoE)架构
ART – 微软联合清华和北大等推出的多层透明图像生成技术
BitsAI-CR – 字节跳动推出的自动化代码审查工具
ZeroSearch – 阿里通义开源的大模型搜索引擎框架
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