开源版 Claude Science 来了！零依赖、MIT 协议，内置 30+项科研 Skills

📌 一句话摘要

北京大学与元空 AI 联合实验室开源科研智能体 OpenAI4S：MIT 协议、零依赖，采用 Code-as-Action 思路，内置 30+ 科研 Skills，并坚持 no-fabrication 不伪造策略。

📝 详细摘要

文章报道了北京大学与元空 AI Agent 联合实验室正式开源的科研智能体项目 OpenAI4S。项目采用 MIT 许可证，核心零依赖，沿 Claude Science 的 Code-as-Action 思路独立实现：智能体直接生成 Python 或 R 代码，在持续运行的内核中执行，从而把数据检索、清洗、分析、绘图、报告等长链条科研任务串联起来。项目首批内置 30+ 个科研 Skills，覆盖蛋白质结构分析、序列分析、分子对接、单细胞分析、文献检索等场景，其中 14 个封装需要 GPU 或专业模型的计算能力，并支持接入实验室自有算力。为保证结果可信，项目设定 no-fabrication 策略，连不上服务或缺少算力时明确报错，不伪造数据。文章还给出三行启动方式、真实案例列表，并邀请高校、科研机构与开发者参与贡献新 Skills 与复现案例，目标是让科研 Agent 从 Demo 走向真正可执行、可检查、可扩展的科研基础设施。

💡 主要观点

- OpenAI4S 采用 Code-as-Action 架构，在持续运行的内核中直接执行代码。 不同于逐工具调用的 Agent，它能将数据下载、清洗、分析、绘图组合在一次执行中完成，中间结果保存在工作环境，适合长链条科研任务。

内置 30+ 科研 Skills，并支持持续扩展新数据库与算法。 首批覆盖蛋白质结构、序列分析、分子对接、单细胞分析、文献检索等场景，其中 14 个封装了需要 GPU 或专业模型的科学计算能力。

支持接入自有算力，专业计算可派发到本地服务器执行。 本地负责交互与组织任务，蛋白质折叠、突变评分等重计算可在自有的 8×A100 等环境运行，结果再回到同一套科研工作流。

以 no-fabrication 策略拒绝伪造数据，连不上服务就明确报错。 项目要求数据与计算真实，无法连接外部服务或缺少 GPU 时主动报错而非生成模拟数据，这对科研 Agent 的可靠性至关重要。

💬 文章金句

- 科研智能体不能只停留在 Demo，而应成为真正可执行、可检查、可扩展的科研基础设施。

代码即行动，内核即环境。
它宁可告诉你「算不了」，也不给你捏一个看起来像模像样的假结构。
数据是真的，计算也是真的。

📊 文章信息

AI 初评：81

来源：量子位

作者：思邈

分类：人工智能

语言：中文

阅读时间：15 分钟

字数：3523

标签： AI Agent, AI for Science, 科研智能体, 开源项目, AI工作流

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