Synthetic Sciences 发布 OpenScience：一个面向机器学习、生物学、物理学和化学研究的开源、模型无关的 AI 工作台

Synthetic Sciences 正式发布了 OpenScience，一款面向科学研究的人工智能工作台。该项目采用 Apache 2.0 开源许可证，允许用户在自己的基础设施上部署运行。研究团队将其定位为 Anthropic 于 2026 年 6 月底推出的 Claude Science 的开放替代方案。

核心理念非常直接：科学 AI 工具不应由单一供应商掌控。OpenScience 确保了工作流程的开放性、模型的可替换性以及数据的本地化。这是一个独立项目，与 Anthropic 无关联或背书。

OpenScience 是一个基于浏览器的跨平台工作空间，后端运行本地代理运行时。用户只需设定一个研究目标，它就会像一位称职的合作者那样完成整个循环：阅读相关论文、形成假设、编写并运行代码、执行实验，最后撰写结果报告。所有步骤都在一个连续会话中完成。

该工具在设计上完全模型无关。它可与任何前沿或开源模型配合使用，用户只需提供自己的 API 密钥。无需注册账户即可开始使用。安装通过 npm 完成，命令为 openscience，随后将在浏览器中打开工作空间。首次运行时，用户可选择 Atlas 托管模型、自己的提供商密钥或免费演示模型。

OpenScience 的工作原理是运行一个本地服务器，承载工作空间 UI、代理运行时和工具层。代理使用研究工具链进行规划并调用工具。这些工具包括 shell、编辑器、LSP、MCP 服务器、科学连接器和技能。代理在运行时会实时将工作流传输回浏览器。模型按请求路由，用户可通过工作空间中的模型选择器随时切换提供商或运行本地模型。

其运行时有四个关键特性使其适用于实际工作：研究代理（默认运行研究代理，另有生物学、物理学和机器学习的专业代理，以及批判性和文献综述子代理和只读计划模式）；250 多项技能（涵盖训练、评估、数据集工作、化学信息学、分子和临床生物学、论文、LaTeX、图表和云计算）；作为工具的科学数据库（UniProt、PDB、Ensembl、ChEMBL、PubChem、arXiv、OpenAlex、Semantic Scholar 等约 30 个）；以及一个真正的工作空间（包含文件树、编辑器、终端、会话历史，并支持内联渲染分子、结构、基因组和图表）。

可扩展性是首要特性。OpenScience 支持 LSP 集成、MCP 服务器、插件和自定义代理，并附带 TypeScript SDK。还有一个可选的托管层 Atlas，提供精选的前沿模型、持久研究图和云计算，但 OpenScience 并不强制使用 Atlas。

与 Claude Science 对比，两者目标相似，但核心区别在于开放性和模型选择。Claude Science 是打磨完善的独立产品，拥有精选集成；而 OpenScience 以一定程度的精加工换取开放性、可审计性和提供商自由。

典型用例包括：机器学习研究（代理拉取相关 arXiv 论文，使用 PEFT 和 TRL 技能编写训练脚本并运行）；计算生物学（查询 UniProt 和 PDB，内联渲染结构，提出候选突变）；化学信息学（查询 ChEMBL 和 PubChem，进行过滤并返回带图表的排名候选）；以及模型对比（团队在同一任务上依次使用 Claude、GLM 和本地微调模型，仅需一次选择即可切换）。

优势方面，OpenScience 完全开源（Apache 2.0），技能和代理可读可编辑；模型无关路由消除了科学工作流中的供应商锁定；运行在用户基础设施上，私有数据集可保持本地；工具覆盖广泛（250+ 技能和数十个科学数据库）；可通过 LSP、MCP 服务器、插件和 TypeScript SDK 扩展。

弱点包括：代理未进行沙盒隔离，权限系统并非隔离边界，建议在容器或虚拟机中运行以获得隔离性；项目尚年轻，与成熟产品相比可能存在粗糙之处；自带密钥意味着用户需自行管理提供商成本和速率限制；质量很大程度上取决于每个请求路由到的模型。