Open Science

Open Science 是由 AIPOCH 打造的开源、本地优先、模型无关的 AI 科学研究工作台，可运行在 macOS、Windows 和 Linux 桌面环境中。它将研究协调 Agent、Python 和 R 代码执行、科学数据连接器、同行评审检查以及可溯源的研究产物整合在同一工作空间内，帮助科研人员在 AI 辅助下完成从研究问题定义到成果产出的完整流程。

核心功能

Open Science 提供持久化的研究项目环境，研究问题、数据文件、代码执行记录、输出结果和评审证据均存储在同一个可追溯的项目目录下。这种设计确保 Agent 在执行多步骤调研时，始终保有完整的上下文信息，研究人员可随时回溯任意中间步骤的依据和结果。

平台内置专业的研究 Agent 体系，包含协调员 Agent（Coordinator）和专项 Agent（Specialist）两类。Coordinator 负责理解研究问题并规划整体路径，Specialist 则在代码执行、数据检索、文献查找等专项任务中提供支持。两者协同工作，可处理复杂的多步骤科研任务。

Python 和 R 内核在 Open Science 中以持久化状态运行，变量和分析结果在多个相关步骤之间保持连贯，避免了每次调用都需要重新初始化的麻烦。Shell 命令以无状态方式执行并记录完整历史，支持文件操作、科学工具调用和可复现的工作流编排。

特色优势

本地优先是 Open Science 的核心设计理念。所有数据处理默认在本地完成，代码和敏感研究信息不经过第三方服务器，最大限度保护知识产权和研究隐私。

模型无关性允许研究人员自由选择最适合自己任务的语言模型，既可接入 OpenAI、Anthropic 等商业模型，也可对接本地部署的开源模型。这一特性为学术机构和企业研究团队提供了灵活的接入选项。

平台内置科学数据连接器（Scientific Connectors），支持接入多种学术数据源和研究工具。评审检查（Reviewer）功能可在研究过程中提供结构化的质量审查，帮助识别方法论漏洞或统计问题。

应用场景

学术研究者可用 Open Science 完成文献综述、假设生成、数据分析和论文撰写全流程。平台对中文文档有良好支持，提供简体中文、繁体中文、日语、韩语等多语言说明文档，适合东亚学术社区使用。

生物信息和计算社会科学等需要处理大规模数据集的领域，可借助 Python/R 持久内核和 SSH 远程计算支持，将计算密集型任务提交至高性能服务器执行，同时在本地保持对任务状态和结果的实时追踪。

科研团队可将 Open Science 作为协作平台，共享项目文件、执行记录和研究成果。通过内置的可溯源机制，每位成员的贡献和数据来源均可被准确记录，满足科研诚信和学术规范的要求。

适用人群

科研人员、高校教师和研究生、数据科学家、计算生物学和环境科学等领域的研究工程师，以及任何需要在 AI 辅助下开展系统性研究工作的专业人士。

出品方

Open Science 由 AIPOCH 开发并维护，项目代码在 GitHub 上以开源许可证发布，配套文档网站提供完整的使用指南和 API 说明。Zenodo 平台为项目发布了注册版本（DOI: 10.5281/zenodo.22252246），方便学术引用。

官网链接

产品官网：https://aipoch.com/open-science GitHub 仓库：https://github.com/aipoch/open-science