Synthetic Sciences 釋出 OpenScience：一個面向機器學習、生物學、物理學和化學研究的開源、模型無關的 AI 工作臺

Synthetic Sciences 正式釋出了 OpenScience，一款面向科學研究的人工智慧工作臺。該專案採用 Apache 2.0 開源許可證，允許使用者在自己的基礎設施上部署執行。研究團隊將其定位為 Anthropic 於 2026 年 6 月底推出的 Claude Science 的開放替代方案。

核心理念非常直接：科學 AI 工具不應由單一供應商掌控。OpenScience 確保了工作流程的開放性、模型的可替換性以及資料的本地化。這是一個獨立專案，與 Anthropic 無關聯或背書。

OpenScience 是一個基於瀏覽器的跨平臺工作空間，後端執行本地代理執行時。使用者只需設定一個研究目標，它就會像一位稱職的合作者那樣完成整個迴圈：閱讀相關論文、形成假設、編寫並執行程式碼、執行實驗，最後撰寫結果報告。所有步驟都在一個連續會話中完成。

該工具在設計上完全模型無關。它可與任何前沿或開源模型配合使用，使用者只需提供自己的 API 金鑰。無需註冊賬戶即可開始使用。安裝透過 npm 完成，命令為 openscience，隨後將在瀏覽器中開啟工作空間。首次執行時，使用者可選擇 Atlas 託管模型、自己的提供商金鑰或免費演示模型。

OpenScience 的工作原理是執行一個本地伺服器，承載工作空間 UI、代理執行時和工具層。代理使用研究工具鏈進行規劃並呼叫工具。這些工具包括 shell、編輯器、LSP、MCP 伺服器、科學聯結器和技能。代理在執行時會即時將工作流傳輸回瀏覽器。模型按請求路由，使用者可透過工作空間中的模型選擇器隨時切換提供商或執行本地模型。

其執行時有四個關鍵特性使其適用於實際工作：研究代理（預設執行研究代理，另有生物學、物理學和機器學習的專業代理，以及批判性和文獻綜述子代理和只讀計劃模式）；250 多項技能（涵蓋訓練、評估、資料集工作、化學資訊學、分子和臨床生物學、論文、LaTeX、圖表和雲端計算）；作為工具的科學資料庫（UniProt、PDB、Ensembl、ChEMBL、PubChem、arXiv、OpenAlex、Semantic Scholar 等約 30 個）；以及一個真正的工作空間（包含檔案樹、編輯器、終端、會話歷史，並支援內聯渲染分子、結構、基因組和圖表）。

可擴充套件性是首要特性。OpenScience 支援 LSP 整合、MCP 伺服器、外掛和自定義代理，並附帶 TypeScript SDK。還有一個可選的託管層 Atlas，提供精選的前沿模型、持久研究圖和雲端計算，但 OpenScience 並不強制使用 Atlas。

與 Claude Science 對比，兩者目標相似，但核心區別在於開放性和模型選擇。Claude Science 是打磨完善的獨立產品，擁有精選整合；而 OpenScience 以一定程度的精加工換取開放性、可審計性和提供商自由。

典型用例包括：機器學習研究（代理拉取相關 arXiv 論文，使用 PEFT 和 TRL 技能編寫訓練指令碼並執行）；計算生物學（查詢 UniProt 和 PDB，內聯渲染結構，提出候選突變）；化學資訊學（查詢 ChEMBL 和 PubChem，進行過濾並返回帶圖表的排名候選）；以及模型對比（團隊在同一任務上依次使用 Claude、GLM 和本地微調模型，僅需一次選擇即可切換）。

優勢方面，OpenScience 完全開源（Apache 2.0），技能和代理可讀可編輯；模型無關路由消除了科學工作流中的供應商鎖定；執行在使用者基礎設施上，私有資料集可保持本地；工具覆蓋廣泛（250+ 技能和數十個科學資料庫）；可透過 LSP、MCP 伺服器、外掛和 TypeScript SDK 擴充套件。

弱點包括：代理未進行沙盒隔離，許可權系統並非隔離邊界，建議在容器或虛擬機器中執行以獲得隔離性；專案尚年輕，與成熟產品相比可能存在粗糙之處；自帶金鑰意味著使用者需自行管理提供商成本和速率限制；質量很大程度上取決於每個請求路由到的模型。