Новый проект
PKU-YuanGroup/OpenAI4S
Открытый научный агент с JSON-оркестрацией и постоянными Python/R-ядрами для вычислений, анализа, моделирования и воспроизводимых исследовательских отчётов.
- Stars
- ★ 337 ↗ +20 за 7 дней
- Forks
- ⑂ 40
- Язык
- Python
- Статус
- В канале 1 янв. 1 г.
AI-разбор
OpenAI4S — открытый гибридный агент для научных исследований, в котором JSON-инструменты управляют рабочим процессом, разрешениями, метаданными и внешними сервисами, а постоянные ядра Python и R выполняют вычисления, анализ, моделирование и длительные задачи. Состояние операций сохраняется в добавочном журнале действий, а результаты представлены как версионируемые артефакты с указанием происхождения и временной шкалой. В состав входят веб-интерфейс и CLI, единый интерфейс host.llm для провайдеров Ark, OpenAI, Anthropic и Gemini, встроенные научные навыки, сетевой поиск, локальное выполнение кода и поддержка удалённых GPU-задач через SSH и NVIDIA NIM. Ядро и веб-сервер используют только стандартную библиотеку Python, тогда как научные зависимости устанавливаются отдельно или поставляются в готовых сборках для macOS и Linux. Подтверждённые ограничения включают отсутствие нативной поддержки Windows, необходимость WSL2, отсутствие встроенного R-ядра в macOS-сборке, публикацию Linux-сборки только для x86_64 и экспериментальный статус общего удалённого вычислительного интерфейса.
Исследователи, инженеры по машинному обучению, специалисты по биоинформатике и вычислительной химии, а также разработчики научных агентов, которым нужны воспроизводимые вычисления, расширяемые навыки и контролируемое выполнение кода.
Что внутри
- Гибридный движок с JSON-инструментами для оркестрации и постоянными Python/R-ядрами для научных вычислений.
- Веб-рабочая среда и CLI с потоковой выдачей, журналом действий, временной шкалой, версионируемыми артефактами и блокнотом только для чтения по умолчанию.
- Единый интерфейс подключения языковых моделей через Ark, OpenAI-совместимый, Anthropic-совместимый и Gemini-провайдеры.
- 34 встроенных научных навыка для работы со структурами белков, проектированием, химией, геномикой, анализом одиночных клеток и исследовательскими процессами.
- Локальное выполнение с утверждениями, ограничениями окружения, одноразовыми возможностями host.bash и адаптерами изоляции Seatbelt и bubblewrap.
- Поддержка удалённых GPU-задач через SSH-алиасы и NVIDIA NIM, а также готовые приложения для macOS, Linux и запуска через WSL2.
Где применять
- Проведение воспроизводимого анализа биологических или химических данных с сохранением кода, метрик и итоговых артефактов.
- Исследование белковых последовательностей, прогнозирование структур и ранжирование вариантов для задач белковой инженерии.
- Расчёт, моделирование и визуализация научных данных в постоянном Python- или R-ядре без передачи крупных объектов в контекст модели.
- Создание исследовательских отчётов на основе данных UniProt, RCSB и других подключённых внешних сервисов.
- Запуск ресурсоёмких моделей и научных навыков на удалённых GPU через настроенный SSH-провайдер или NVIDIA NIM.
Темы