# OpenAI4S **Repository Path**: simon1239/OpenAI4S ## Basic Information - **Project Name**: OpenAI4S - **Description**: No description available - **Primary Language**: Unknown - **License**: MIT - **Default Branch**: main - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 0 - **Forks**: 0 - **Created**: 2026-08-05 - **Last Updated**: 2026-08-05 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README

### 面向科学家的开源 AI ## 💸 9.9 元豆包 API 复刻 Claude Science **一个开源的混合式科研智能体。**
_{原生 JSON 工具负责编排与权限；持久 Python/R 内核负责科学执行。} **由北京大学—元空AI联合实验室推出。**
_{Launched by the Peking University–YuanKong Intelligence AI Joint Research Laboratory.}

[English](README.md) · **简体中文**

--- > [!TIP] > **为什么是 9.9 元?** 不需要昂贵的前沿模型 Key —— OpenAI4S 跑在**豆包**上,用的是 **火山方舟** 最便宜的**「Small」套餐:¥9.9 / 月**。在 UI 里把供应商选成 `ark`,你就用不到一杯咖啡的钱得到了一个 Claude Science 级的智能体。

_{火山方舟 · Agent Plan(个人版)—— 入门的 Small 套餐仅 ¥9.9 / 月。}

--- ## 🧬 JSON 编排，Code-as-Action 科学执行 OpenAI4S 刻意保留两个动作平面。供应商原生 **JSON tool call** 处理确定性编排、权限、元数据、外部服务和人工审批；**Python/R Code-as-Action** 在持久内核中执行计算、探索、分析、仿真与长时任务。Python Cell 运行期间可以同步调用内核中的 `host` API；R 是独立的持久分析通道。工具和代码并非二选一，它们各自承担适合的职责。纯工具或对话型任务可以通过 Engine 自有、严格结构化的 `finalize_response` 完成。科学 Python Cell 保留 `host.submit_output(...)` 契约，包括结构化 Artifact 与指标。`host.submit_output` 是唯一能从 Cell **内部**发出的完成信号；先执行过 Cell 后，后续单独且有效的 `finalize_response` 仍可关闭 Engine。

	JSON 控制平面	Python/R 科学平面
适用场景	工作流、权限、元数据、服务	计算、分析、仿真
动作单元	一个有序原生工具批次	一个完整代码 Cell
组合方式	可审计 schema 与资源策略	`for`、`if`、库；Python 还支持 Cell 中途 Host RPC
状态	追加式 Action Ledger	内核内存 + 版本化 Artifact
完成方式	Engine 自有 `finalize_response`	Python：`host.submit_output(...)`；R：无 Cell 内完成信号
扩展方式	具名 `Tool` 子类	导入库或加载 Skill
```python # ReAct 需约 14 次往返(read → … → filter → sort → plot)。 OpenAI4S:一个代码 cell。 hits = [f for f in files if pattern in host.read_file(f)] top3 = sorted(hits, key=os.path.getsize, reverse=True)[:3] frames = [pd.read_csv(f) for f in top3] # 10 万行的 DataFrame 留在内核里…… host.save_artifact(plot(frames)) # ……上下文里只留 "" ```

--- ## 📣 更新 - **`2026-08-04`** 🔭 **`main` —— 通往 `v0.2.0` 的路上** —— **只读会话共享**（经出站 relay 隧道，`openai4s share` / `openai4s relay`）、**七个规范化的公共数据库连接器**（检索结果自带来源与时间）、带版本的 **`/api/v1`** 接口（keyset 分页、统一错误信封、可续传的 WebSocket 游标）、**环境即事务**（`openai4s env plan|apply|rollback`）、脱敏的 `doctor` / `diagnostics` 支持包、默认关闭且可撤销的遥测、逆合成规划 Skill，以及一套 **10 workflow / 20 case 的基准**——它跑在真实的 Store、内核与 dispatcher 上。Linux 与 Windows 桌面包已构建并验证，**将随下一个 release 一并发布**。 - **`2026-07-15`** 🍎 **`v0.1.0` —— macOS 应用** —— 一键、免工具链的 Apple Silicon `.dmg`，内嵌 Python 与完整默认内核科学栈（rdkit · scanpy · 单细胞栈），并支持 PyPI 安装（`pip install openai4s`）与自动化发布。**第一次用？→ [上手指南](docs/startup-guide.md)。** - **`2026-07-06`** 🎉 **代码开源** —— 纯标准库 Code-as-Action 引擎、科研 Web 应用、24 个科学 Skill、BYOC 远程计算。 --- ## 😮 亮点 - **🧬 混合动作引擎** —— 基于类的原生 JSON 工具负责编排，持久 Python/R 内核执行科学任务。CLI/Web 中的前台语言 slot 惰性启动；tool/finalize 路由本身不会启动它，但个别工具仍可管理专用 worker。 - **📒 Ledger-first 运行时** —— action group/event 和终止事实以追加方式记录；执行尝试、generation 生命周期、用量与 completion record 可持久和重建。 - **🐍 纯标准库核心** —— 引擎**和** Web 服务器都是纯标准库(`http.server` + 手写 WebSocket，无框架、无依赖)。LLM 客户端仅用 `urllib` 直接对接 OpenAI / Anthropic / Gemini。 - **🔌 一行切换多供应商** —— `ark`(doubao · glm · kimi · deepseek · minimax)加官方 `chatgpt · claude · gemini`,都由一个 `host.llm` 统一封装;在 UI 里即可切换。 - **🖥️ 科研工作台** —— 实时流式事件、版本化 Artifact、溯源、Action Timeline，以及**默认只读的 Notebook**。只有显式开启开发标志后，才能对共享 Python/R 内核输入多行代码。 - **🔐 分层本地执行防护** —— 严格子进程环境 allowlist、持久审批、与 generation 绑定的一次性 `host.bash` capability，以及 macOS Seatbelt/Linux bubblewrap 沙箱适配器；降级与 fail-closed 状态会显式呈现。 - **🔬 34 个内置 Skill** —— GPU/模型科学 Skill(AlphaFold2 · ESMFold2 · Boltz · Chai-1 · OpenFold3 · ProteinMPNN · ESM-2 · Evo2 · Borzoi · scGPT · scVI · DiffDock ……)、逆合成规划,以及科研工作流 Skill。Skill 是**代码配方**,不是 JSON schema;用户自撰的 Skill 只落在数据目录里,无法顶替内置 Skill 的信任等级。 - **☁️ BYOC 远程计算** —— 在 provider 已配置且可达时，可通过 `ssh:` 或内置 **NVIDIA NIM** 集成投送 GPU 作业。通用远程计算仍属 Prototype；`host.fold` 遵守严格的不伪造策略。 - **🔗 只读会话共享** —— 把一个会话发布成快照，拿到链接的人可以查看并导入自己的本地实例，全程经由**你自己运行**的 relay。守护进程从不监听公网端口，只向外拨号。记忆、权限状态与 Key 一律不外流，残留密钥会让发布 fail closed。→ [Web 共享](docs/webshare.md) - **🔎 带来源的科学检索** —— 七个规范化的公共数据库连接器（UniProt · RCSB PDB · Ensembl · ChEMBL · PubChem · arXiv · OpenAlex）。检索到的记录自带来源与时间，但不带取回它的 API Key。 - **🧰 不止能跑，还能运维** —— 带版本的 `/api/v1`（keyset 分页、统一错误信封、correlation ID、可续传的 WebSocket 游标）、启动即要求本地凭据、脱敏的 `doctor` / `diagnostics` 支持包，以及默认关闭、一撤销就连同身份一起销毁的遥测。 --- ## 📦 当前已交付的能力当前代码树的能力地图——按平面列出已实现且可达的部分。 | 平面 | 已实现 | |---|---| | **控制与编排** | 基于类的原生 `Tool` · 追加式 Action Ledger · 带持久状态机的 plan/review · 会归档原始切片的上下文压缩 · 可中途叫停的并发子代理委派（fanout 48、depth 4）· 子代理无法自行放宽的 Specialist 白名单 · MCP 连接器 · 跨会话记忆 | | **科学执行** | 持久的 Python **与** R 内核 · cell 执行中途的同步 `host` RPC · 对象级数据血缘 · 版本化 Artifact · 按内核 *generation* 记录的环境溯源（绝不借用守护进程的）· 后台执行 · 34 个 Skill · 带 ABA 安全看门狗恢复的 FIFO 执行协调器 | | **数据与检索** | 七个规范化公共数据库连接器（UniProt · RCSB PDB · Ensembl · ChEMBL · PubChem · arXiv · OpenAlex），记录自带来源与时间 · 覆盖其中三个的每日金丝雀 · Tavily 或免密钥的 `web_search` | | **工作台** | 实时流式 · Action Timeline · 默认只读的 Notebook · 分支 fork/激活/revert · 带明确 Partial/Failed 状态的验证式恢复 · 锁定到所指版本的 `@file` 引用 · 2D 化学/基因组/序列/MSA/LaTeX 渲染器 · Markdown 与 `.ipynb` 导出 | | **共享与可移植** | 经由你自己运行的 relay 的只读会话共享 · 隔离的可移植 Session 包 · 可选的、接到同一批内核上的 Jupyter KernelSpec 桥 | | **运维、安全与发布** | `/api/v1` 与启动凭据 · Seatbelt/bubblewrap 沙箱适配器，降级与 fail-closed 状态显式呈现 · 无人值守时默认拒绝的持久审批 · 脱敏诊断 · 可撤销遥测 · 环境即事务 · 跑在真实 Store、内核与 dispatcher 上的 10 workflow/20 case 基准 · 公开前先验证产物的分阶段发布流水线 | --- ## 🎬 效果演示

Live API 工作流:从 UniProt / RCSB 到 3D 结构和报告	真实数据分析:人胰岛素 INS 从 UniProt / RCSB 到可复现报告
可视化 Artifact 编辑:一句话把 confidence 阈值线抬到 75	注释驱动图表编辑:圈选区域并重绘图例配色
计划模式科研分析:青蒿素与紫杉醇溶解度预测	蛋白质工程:从序列到突变候选与结构解释

--- ## ⚡ 快速开始 ```bash git clone https://github.com/PKU-YuanGroup/OpenAI4S && cd OpenAI4S ./setup.sh # 一次性:用 uv 创建环境 ./start.sh # 启动 Web UI(http://127.0.0.1:8760/) ``` `setup.sh` 用 **uv** 创建轻量控制面 `.venv`。如需完整的 Python + R 科学计算内核，请先安装 `micromamba`、`mamba` 或 `conda`，然后改用 `./setup.sh --with-kernel-envs`；已有环境可用 `./setup.sh --update-kernel-envs` 同步，且不会删除用户自行安装的包。`start.sh` 从环境中启动守护进程 + Web UI。启动无需 API Key —— **在 UI 里设置你的模型**(Customize → Models)。不启动 UI 跑单个任务:`uv run openai4s run "Compute the mean of [4,8,15,16,23,42] and submit it." -v`。 ### macOS 应用（无需任何工具链） Apple Silicon 用户可以完全跳过 clone：从 [最新 Release](https://github.com/PKU-YuanGroup/OpenAI4S/releases/latest) 下载 `OpenAI4S--macos-arm64.dmg`，拖进「应用程序」即可启动。镜像内嵌了自带的 Python 以及默认内核科学栈——numpy · pandas · scipy · matplotlib · scikit-learn · **rdkit**（化学信息学）· **scanpy** 及单细胞栈 · umap · numba · biopython——首次启动不联网、不 `pip`。数据仍写在 `~/.openai4s`。该构建仅做 ad-hoc 签名、**未做公证（notarization）**，所以首次打开会被 Gatekeeper 拦下。**macOS 15+**：先双击一次，关掉提示，再到「系统设置 → 隐私与安全性」点 **仍要打开**；**macOS 12–14**：右键点应用 → **打开** → **打开**。两个版本都可以直接用 `xattr -dr com.apple.quarantine /Applications/OpenAI4S.app` 解除。 **首次运行 —— 先配模型，再配搜索。** 启动应用后会打开工作台 `http://127.0.0.1:8760/`。启动不带任何 Key，因此： 1. **模型 API** —— 打开 **设置 ⚙ → 模型**，选协议（**ark 兼容协议** 对应豆包/GLM/Kimi/DeepSeek/MiniMax，或 **OpenAI** / **Anthropic 兼容协议**），粘贴 **API Key**，点 **新增**，再点 **设为当前**。最省钱：用火山方舟 ¥9.9/月套餐的 `ark` 协议。 2. **搜索 API** *（可选、推荐）* —— 打开 **设置 ⚙ → 网络**，保持 **允许联网** 打开，到 **[tavily.com](https://tavily.com)** 注册，把 Key 粘进 **搜索 API Key（Tavily）** → **保存**。不填 Key，联网搜索仍会退回免密钥抓取。完整流程（安装 → Gatekeeper → 模型 → 搜索 → R 内核）见：**[上手指南](docs/startup-guide.md)**。命令行随应用一起打包，想挂到 PATH 上就建个软链： ```bash sudo ln -sf /Applications/OpenAI4S.app/Contents/Resources/runtime/bin/openai4s /usr/local/bin/openai4s openai4s setup # 仅当你需要 R 内核：需要先装 micromamba/mamba/conda ``` R 内核未被打包（它需要一个 conda 环境）。Intel Mac 请改用 PyPI 安装（`pip install openai4s`）。 ### Linux 应用（无需任何工具链） > [!NOTE] > **Linux 与 Windows 安装包将随下一个 release 发布。** 它们已在 `main` 上构建并验证，但已发布的 `v0.1.0` 只带 macOS 镜像。在此之前，请用上面的源码方式，或 `pip install openai4s`。下面两节描述的是这两个包发布后的形态。从 [最新 Release](https://github.com/PKU-YuanGroup/OpenAI4S/releases/latest) 下载 `OpenAI4S--linux-x86_64.tar.gz`，解包到任意位置直接运行。内嵌的 Python 和预装科学栈与 macOS 镜像完全一致，只是形态换成了一个可任意移动的目录： ```bash tar -xzf OpenAI4S-*-linux-x86_64.tar.gz && cd OpenAI4S-*-linux-x86_64 ./OpenAI4S # 启动守护进程并打开 http://127.0.0.1:8760/ ./install.sh # 可选：把 `openai4s` 挂到 PATH，并注册应用菜单项 ``` `install.sh` 是单用户级的、不需要 root——它只往 `$HOME` 里写；`./uninstall.sh` 会撤销这些改动，而 `~/.openai4s` 里的数据原样保留。建议装上 `bubblewrap`（`apt install bubblewrap`）让 cell 在沙箱里跑；没有它，默认的 `OPENAI4S_KERNEL_SANDBOX=auto` 会明确报告内核处于降级、未隔离状态。目前只发布 `x86_64`——arm64 Linux 请改用 PyPI 安装（`pip install openai4s`）。 ### Windows（经由 WSL2）下载 `OpenAI4S--windows-x86_64.zip`，解压后双击 `OpenAI4S.cmd`。首次运行会把随包携带的 Linux 应用装进你的 WSL2 发行版、在里面启动守护进程，然后用 Windows 浏览器打开 `http://127.0.0.1:8760/`。不下载、不 `pip`、不装工具链。 **原生 Windows 不受支持，而且程序会直接拒绝在那里启动内核**，不是「先警告再照跑」——内核要拉起 POSIX 子进程，R 通道靠 shell 重定向走文件描述符 3 和 4，沙箱也没有 Windows 后端。WSL2 报告自己是 Linux，所以这个包跑的就是其他平台跑的同一个构建。如果你还没有 WSL2，启动器会停下来并给出那条确切的命令（管理员 PowerShell 里的 `wsl --install`）。详见：**[平台支持矩阵](docs/platforms.md)**。 --- ## 📚 文档中英双语的标准公开文档发布在 **[openai4s.org/docs](https://openai4s.org/docs/)**。文档源码与 issue 追踪位于 [Nobody-Zhang/openai4s-docs](https://github.com/Nobody-Zhang/openai4s-docs)；下表链接指向与源码仓库同步保留的代码就近文档。 | 文档 | 内容 | |---|---| | [**上手指南**](docs/startup-guide.md) | macOS `.dmg` 全流程：安装、Gatekeeper，以及配置模型 + Tavily 搜索 Key | | [**架构**](docs/architecture.md) | 混合动作路由、Action Ledger、`host` RPC 与惰性内核 | | [**后端扩展指南**](docs/backend-extension-guide.md) | 新 Tool、Host service、repository 与 session 行为应归属的位置 | | [**Skills**](docs/skills.md) | 34 个内置 Skill + 如何自撰 | | [**远程计算**](docs/compute.md) | BYOC GPU 作业、`host.fold`、自动预置 | | [**科学连接器**](docs/science-connectors.md) | 七个公共数据库、各自的过滤条件与检索溯源 | | [**Web 应用**](docs/webapp.md) | UI 功能、Action Timeline、只读 Notebook、Artifact 与实现状态 | | [**Web 共享**](docs/webshare.md) | 只读会话共享、信任模型，以及如何运行自己的 relay | | [**Jupyter 适配器**](docs/jupyter.md) | 可选的独立 Python/R KernelSpec、安装命令与兼容边界 | | [**配置**](docs/configuration.md) | 模型供应商、环境变量、conda 环境、CLI | | [**平台支持**](docs/platforms.md) | 各操作系统的支持等级，以及原生 Windows 为何拒绝启动内核 | | [**安全**](docs/security.md) | 纵深防御安全层与远程访问说明 | --- ## 🗺️ 路线图 ### 已交付 - [x] 交付下一代工作台地基：分支激活与追加式 Revert/Undo 投影、带明确 Partial/Failed 状态的验证式恢复、依赖级过期传播、持久化委派、隔离的可移植 Session 包、检查点化的 plan/review/memory 状态，以及专用的 2D 化学/基因组/序列/MSA/LaTeX 渲染器。内存中的任意命名空间对象有意不做序列化；除非有安全配方能重建并验证它们，否则恢复始终是 Partial，而且只有带可证明检查点映射的记录才提供 Fork，更早的历史会返回 409。 - [x] 经由你自己运行的出站 relay 实现只读会话共享：守护进程从不监听公网端口，残留密钥会让发布 fail closed。 - [x] 端到端科研工作流的**可执行**基准 —— 10 workflow / 20 case 跑在真实的 Store、内核管理器、host dispatcher 与计算管理器上；声明为 `failure` / `permission_denied` / `recovered` / `provenance` 的用例，一旦运行*成功*即判定失败。对外发布可横向比较的公开成绩仍在后面。 - [x] 环境即事务（`openai4s env plan|apply|rollback`）：generation 全新构建、验证通过后才被原子地指向，因此 Artifact 的溯源可以指名一个不可变的环境。 ### 下一步 - [ ] **发布 Windows 与 Linux 桌面包**，与 macOS 镜像并列，让每个受支持的平台都能免工具链安装。 - [ ] **NVIDIA 科学计算套件** —— 在现有 NVIDIA NIM 集成之外，把 **BioNeMo**（生物分子基础模型）与 **Parabricks**（GPU 加速的基因组学流水线）作为一等公民接入 Skill 与 BYOC 后端。 - [ ] 本地 GPU 模型服务,让结构/设计类 Skill 无需远程计算即可运行。 - [ ] SSH + NVIDIA NIM 之外的更多 BYOC 提供方(Modal / SLURM)。 - [ ] 在可用平台上加强 bubblewrap 之外的 Linux 隔离（例如 seccomp），并扩展打包后沙箱冒烟验证。 - [ ] DuckDuckGo 之外的免密钥 `web_search`(抗限流)。 --- ## 💡 如何贡献 OpenAI4S 是一个让 **Code-as-Action** 范式保持开源的社区项目。提 PR 前请先阅读 [`CONTRIBUTING.md`](CONTRIBUTING.md) —— 它定义了分支命名、PR 检查清单([`.github/pull_request_template.md`](.github/pull_request_template.md))、代码所有权([`.github/CODEOWNERS`](.github/CODEOWNERS))、评审与发布政策,以及离线测试政策。 ### 开发环境配置需要 **Python ≥ 3.10** 与 [**uv**](https://docs.astral.sh/uv/)。 ```bash git clone https://github.com/PKU-YuanGroup/OpenAI4S && cd OpenAI4S ./setup.sh # uv sync --locked --extra science + pre-commit hook ./setup.sh --with-kernel-envs # 可选：完整 Python + R 内核环境 uv run pytest # 离线测试套件(LLM 被 mock) uv run pre-commit run --all-files # 全量格式化 + lint ``` 代码风格由 **pre-commit** 强制执行 —— `black`、`isort`(`--profile black`)、`ruff`(版本锁定在 [`.pre-commit-config.yaml`](.pre-commit-config.yaml))。运行时依赖:核心**零依赖**(纯标准库);可选 `science` extra 锁定 `numpy>=1.24 · pandas>=2.0 · matplotlib>=3.7`。 ### 欢迎的贡献 - **新 Skill** —— 在 `skills/` 下放一个 `SKILL.md`(+ 可选 `kernel.py`)—— 代码配方,而非 schema。 - **新供应商** —— 在 [`openai4s/llm/providers/`](openai4s/llm/providers/) 添加 wire adapter 并更新 provider definition/registry，或添加 BYOC 计算提供方。 - **引擎与 UI** —— 核心是纯标准库、可读性强;Web 应用无框架。请保持核心零依赖,把可选科学库导入包在 `try/except ImportError` 里,并在提 PR 前确保 `uv run pytest` 与 `uv run pre-commit run --all-files` 通过。 --- ## 👍 致谢与相关工作 - **Claude Science**(Anthropic)—— 作为闭源参考架构,OpenAI4S 以开源方式独立复现了它的 Code-as-Action 设计、持久内核、宿主 RPC 协议与安全层。 - **CodeAct** —— *「Executable Code Actions Elicit Better LLM Agents」* —— 以代码作为统一动作接口。 - **ReAct** —— *「Synergizing Reasoning and Acting in Language Models」* —— 本项目刻意背离的 `tool_use` 基线。 - 各科学 Skill 站在 **ColabFold / AlphaFold、ESM、OpenFold、Boltz、Chai、ProteinMPNN、DiffDock、Evo2、Borzoi、scGPT、scVI-tools** 以及开放数据服务(NCBI、UniProt、RCSB PDB、EBI、OpenAlex、Crossref)之上。 --- ## 🔒 许可证以 **MIT License** 发布 —— 见 [`LICENSE`](LICENSE)。 --- ## ✏️ 引用 ```bibtex @software{openai4s2026, title = {OpenAI4S: An Open-Source Code-as-Action Scientific Research Agent}, author = {OpenAI4S contributors}, organization = {Peking University Shenzhen Graduate School--YuanKong Intelligence AI Agent Joint Research Laboratory}, year = {2026}, url = {https://github.com/PKU-YuanGroup/OpenAI4S}, note = {Open AI for Scientist —— 对 Code-as-Action 范式的纯标准库开源复现} } ``` ## 🤝 社区贡献者

_{由 scripts/update_contributors.py 每日从 GitHub 贡献者图谱自动生成。} ---

_{OpenAI4S · 代码即行动,内核即环境。 · English · 友情链接 https://linux.do}