OpenAI4S

OpenAI4S官网

OpenAI4S（Open AI for Scientist）是北京大学与元空AI联合实验室正式开源的科研智能体项目，采用MIT许可证，基于Code-as-Action（代码即行动）范式，让AI直接生成Python或R代码并在持久化内核环境中执行，从而完成从数据检索、分析计算到图表生成、报告撰写的完整科研工作流。

项目于2026年7月6日在GitHub开源，核心引擎零依赖（纯Python标准库实现），内置34个科研Skills，覆盖结构生物学、单细胞分析、分子对接、基因组学等方向，仅需¥9.9/月即可复刻Claude Science级别的科研Agent能力。

OpenAI4S在同一任务中生成数据、图表和结构等科研产物

OpenAI4S的主要功能：

OpenAI4S科研工作台界面 – Live API工作流演示

1. Code-as-Action执行引擎：模型直接生成完整Python/R代码单元，在持久化内核中执行，支持循环、条件判断、批量数据处理和绘图在一次执行中完成，数据和中间结果保留在工作环境中无需反复传递；
2. 34个内置科研Skills：覆盖结构生物学（AlphaFold2、ESMFold2、OpenFold3、Boltz、Chai-1）、蛋白质设计（ProteinMPNN、ESM-2）、药物与分子（DiffDock、RDKit）、基因组（Evo2、Borzoi）、单细胞（scGPT、scVI）等方向，其中14个Skills封装了需GPU或专业模型才能完成的科学计算能力；
3. 双环混合架构：JSON工具负责可靠编排与权限管理，Python/R内核负责真实科学计算，外环推进模型回合与结果收敛，内环让代码在执行中同步调用Host RPC（如host.fold、host.llm、host.web_search）；
4. BYOC远程计算：支持通过SSH或NVIDIA NIM将GPU作业派发到自有算力环境，蛋白质结构预测、突变效应评分等需GPU的任务可在远程服务器执行后回传结果，数据、模型和算力均可留在自己的环境中；
5. No-fabrication不伪造策略：严格禁止用np.random模拟实验结果、硬编造保守性数据、拿BLOSUM冒充ESM等行为，外部服务连不上或计算条件不满足时明确报错，绝不编造结果；
6. 版本化科研产物管理：所有生成的图片、表格、三维结构和Markdown报告自动保存并版本化，支持用自然语言提出调整要求，智能体基于已有数据和代码重新生成产物同时保留版本记录；
7. 多模型供应商支持：兼容豆包（Doubao）、GLM、Kimi、DeepSeek、MiniMax、OpenAI、Claude、Gemini等主流模型，通过UI随时切换，统一通过host.llm调用；
8. 分层执行安全：执行前代码风险分类、持久化权限审批、一次性capability绑定、OS沙箱隔离（macOS Seatbelt / Linux bubblewrap），以及可审计的Action Ledger行动账本。

如何使用OpenAI4S？

使用流程如下：

1. 通过git clone克隆项目仓库到本地，进入项目目录后执行setup.sh脚本（首次运行使用uv创建环境），再执行start.sh启动Web应用，浏览器访问 http://127.0.0.1:8760/ 即可进入科研工作台；macOS Apple Silicon用户也可直接下载DMG安装包，拖入应用程序启动，无需配置工具链；
2. 启动后无需预先配置模型API Key，进入界面后在Customize → Models中选择模型协议（Ark-compatible适用于豆包/GLM/Kimi/DeepSeek，也支持OpenAI和Anthropic协议），粘贴API Key并设为活跃模型，最便宜路径为选择ark协议配合火山方舟¥9.9/月豆包套餐；
3. （可选）在Settings → Network中配置Tavily搜索API Key以启用文献检索和网络搜索能力，未配置时也可回退到无Key模式；
4. 在科研工作台输入研究目标（如”检索人胰岛素INS的序列和结构，生成可复现的分析报告”），智能体将自动检索UniProt/RCSB等公开数据库、编写并执行分析代码、生成图表和结构可视化，最终整理为科研报告；
5. 如需GPU计算（如蛋白质结构预测），在配置中添加SSH远程服务器或NVIDIA NIM端点，智能体会自动将计算任务派发到远程环境执行，完成后将结果回传到当前工作流。

OpenAI4S的使用场景：

OpenAI4S对已有科研图表进行调整并生成新版本

1. 结构生物学研究：从UniProt检索蛋白质序列、从RCSB PDB下载实验结构，使用AlphaFold2/ESMFold2/OpenFold3等模型进行结构预测，计算pLDDT置信度并生成三维可视化，适用于蛋白质功能研究和药物靶点分析；
2. 蛋白质工程：使用ProteinMPNN进行序列设计、ESM-2进行突变效应评分，从给定序列出发筛选突变候选并生成结构解释，适用于酶工程和抗体优化；
3. 药物发现与分子对接：使用DiffDock进行分子对接、RDKit进行化学信息学分析，支持和紫杉醇等化合物溶解度预测，适用于先导化合物筛选和药物性质评估；
4. 单细胞与基因组分析：使用scGPT、scVI进行单细胞数据降维与细胞注释，使用Evo2、Borzoi进行基因组序列预测和基因调控分析，适用于生物信息学研究和精准医疗；
5. 科研报告自动化：从数据检索到分析计算、图表生成、报告撰写全流程自动化，所有产物版本化管理，研究人员可随时打开Notebook检查代码、接手分析或修改结果，适用于实验室日常科研和论文撰写；
6. AI Agent框架学习：作为纯标准库实现的开源Agent框架，其混合行动路由器、Action Ledger、Host RPC等架构设计可作为AI智能体开发的学习参考，适用于高校教学和Agent框架研究。

OpenAI4S的常见问题解答：

OpenAI4S与传统ReAct智能体有什么不同？

传统ReAct每一步从固定工具菜单中选择一个动作，多轮往返、数据反复进入上下文；OpenAI4S可以向持久内核发出完整的Python/R代码Cell，让循环、分支、库调用与数据处理在一次执行中完成，大数据留在内核中，模型上下文只接收结果摘要，节省成本与时间。

启动OpenAI4S需要预先配置API Key吗？

不需要。启动项目本身不要求先配置模型Key，进入界面后在Customize → Models中填写即可。最便宜的路径是选择ark协议配合火山方舟¥9.9/月豆包套餐，不到一杯咖啡的价格即可获得完整的科研Agent能力。

没有本地GPU可以使用OpenAI4S吗？

可以。基础的数据检索、分析和可视化不需要GPU；需要GPU的专业计算（如蛋白质结构预测）可通过BYOC模式派发到自有远程服务器执行。如果没有配置GPU且任务需要，智能体会明确报错告知”算不了”，绝不会伪造结果——这是OpenAI4S的No-fabrication不伪造策略。

OpenAI4S官网网址：

OpenAI4S官网入口网址：https://www.chatexcel.com/homesite/openAI4S

OpenAI4S GitHub项目地址：https://github.com/PKU-YuanGroup/OpenAI4S

OpenAI4S官方文档：https://openai4s.org/docs/

OpenI AI时代点评

OpenAI4S最打动人的地方，不在于它”复刻了Claude Science”，而在于它把科研Agent从Demo推到了真正可执行的基础设施层面。Code-as-Action范式让AI不再是一问一答的工具，而是能写代码、跑实验、分析数据的科研伙伴——前一步下载的数据直接交给后一步分析，生成的图表自动版本化保存，研究人员随时可以打开Notebook检查和接手。34个内置Skills覆盖了从结构生物学到单细胞分析的常见场景，BYOC远程计算让实验室不需要把所有东西挤在一台电脑上。而最关键的No-fabrication策略，意味着它宁可告诉你”算不了”，也不会编个假结果——对科研工具来说，这种诚实比”什么都会”重要得多。北京大学与元空AI联合实验室这次的开源实践，为AI for Science提供了一个扎实的基础设施样本。了解更多请访问https://www.chatexcel.com/homesite/openAI4S体验。