OpenResearch Vibe 项目

项目简介

OpenResearch 是一个本地优先的 AI 科研代理工作空间，支持 Claude Code、Codex 和 OpenCode 等主流编码助手实现并行科研自动化。用户通过本地桌面应用或 CLI 工具为每个研究方向分配独立 Agent 会话，这些会话在相互隔离的 Git Worktree 中并行运行，共享上下文的同时互不干扰。该项目由 alphaXiv 团队开发，目标是将科研工作的全流程——提出假设、编写代码、运行实验、分析证据——交由 AI Agent 自动完成。

核心功能

并行多代理研究 用户可以为每个研究方向启动独立 Agent 会话，所有会话并行运行。借助 Git Worktree 隔离机制，不同研究方向的代码、配置和实验记录完全独立，避免相互污染。

Git 原生实验追踪 每个实验变体记录在 Git 原生实验树中，每次运行自动生成不可变归档，包含完整日志、差异、文件和产物，永久保存实验证据链。

证据与上下文绑定 实验产生的日志、代码变更、输出结果和产物均与产生它们的提交绑定，确保任何时候都能精准还原这个结论是在什么代码状态下得出的。

灵活的模型与算力选择 用户可选择接入本地模型（LM Studio、oMLX、Ollama）或云端模型，也支持使用 OpenResearch 自有计算市场（聚合多供应商算力）。

本地数据主权 所有项目、对话、实验、日志和产物均保存在用户本地机器上，不强制上传云端，数据完全归用户所有。

全链路自动化 配置完成后，OpenResearch 可自主完成提出想法→改写代码→启动实验→检查证据→决定下一步的完整闭环，用户只需在关键节点审批。

技术实现

OpenResearch 的核心架构由四个层次组成。

第一层是本地工作空间层。每个研究项目在本地文件系统中有独立目录，实验树基于 Git Worktree 实现天然隔离。这意味着每个 Agent 分支都有完整的 Git 历史、独立的文件系统和互不干扰的代码状态。

第二层是 Agent 驱动层。支持三种主流 Agent：Claude Code、Codex（OpenAI）和 OpenCode。Agent 通过标准化的 Harness 接口与工作空间交互，模型和驱动工具可按会话切换，无需绑定特定模型提供商。

第三层是实验管理与归档层。每次实验运行会自动生成唯一的实验 ID，所有输出（标准输出、标准错误、日志文件、产物文件、配置快照）打包为不可变归档存入指定目录。实验结果通过结构化索引文件关联回产生它的代码提交。

第四层是通信与协作层。本地通过 HTTP 仪表盘（默认本地端口）提供可视化界面，远程算力通过 OpenResearch 自有市场按需调度，无需长期订阅。

整体技术栈为 Go（CLI 与核心服务）配合 Electron（桌面客户端），深度依赖 Git 的 Worktree 和 Bisect 等原生功能，无需额外数据库或容器基础设施。

快速上手

第一步是安装客户端。macOS 或 Linux 用户在终端执行安装命令后执行启动命令即可打开本地仪表盘。Windows 用户从 GitHub Releases 下载最新版本安装包，首次使用需要安装 Git for Windows。

第二步是连接 Agent。打开本地仪表盘，按提示配置选用的 Agent。支持的选项包括需要 API Key 的 Claude Code、需要 OpenAI 账号的 Codex，以及开源免费且支持本地 Ollama 模型的 OpenCode。

第三步是创建研究项目。在仪表盘中新建项目并填写研究目标，系统会为每个研究线索创建独立的 Git Worktree 分支，Agent 在各自独立的分支中工作。

第四步是启动并行实验。对每个研究线索下达开始研究的指令，Agent 自主执行搜索相关论文、提出假设、设计实验、编写代码、运行测试、分析结果等步骤，实验数据自动归档到实验树中。

第五步是审阅与迭代。实验完成后在仪表盘中审阅日志和产物，确认后进入下一轮假设验证。可使用 Git Bisect 工具对历史实验进行精确回溯。

适用人群

独立研究员和学术工作者需要快速验证多个研究假设。AI 和机器学习工程师进行大量消融实验和模型变体对比时也需要这样的工具。高校科研团队需要可复现的实验记录和证据链来支撑研究成果。技术决策者需要并行分析多个技术方案并留存完整证据链。