北大联合实验室开源科研智能体OpenAI4S：零依赖复现Claude Science，内置30+科研Skills

事件概述

OpenAI4S（Open AI for Scientist）是北京大学与元空AI联合实验室开源的科研智能体项目。项目于2026年7月6日在GitHub发布，采用MIT许可证，核心部分零依赖。它不是对Claude Science的简单模仿，而是沿用了Code-as-Action（代码即行动）思路，将引擎、持久内核、host-RPC协议和安全层用开源方式独立实现。

核心信息

• 科研工作流：OpenAI4S让智能体直接生成Python或R代码，并在持续运行的内核环境中执行。循环、条件判断、批量数据处理和绘图可在一次执行中组合完成；数据和中间结果保留在工作环境中，供后续步骤直接使用。用户可随时打开Notebook检查代码、接手分析或修改结果。

• 能力范围：提供完整的科研Web应用、数十个内置Skills、自有算力接入能力和版本化科研产物。首批内置30+项科研Skills，覆盖蛋白质结构、序列分析、蛋白设计、分子对接、单细胞分析、文献检索、开放数据检索等场景；其中14个Skills封装了需要GPU或专业模型的科学计算能力。Skill被设计为可被智能体理解和执行的“代码配方”，可随新数据库、算法和流程继续扩展。

• 真实数据与真实计算：项目执行不伪造策略（no-fabrication policy）：禁止用np.random假装实验结果、禁止硬编码“保守”结果、禁止用BLOSUM冒充ESM、禁止用模拟数据集充当真实数据。外部服务不可用或计算条件不满足时，智能体会明确报错。例如在胰岛素（INS）案例中，序列来自UniProt，结构来自RCSB；蛋白质结构预测可调用host.fold，通过SSH连接8×A100机器运行Protenix（AlphaFold3级别）推理并回传带pLDDT的结构；突变效应评分则调用真实ESM打分。

• 算力接入：支持将需要GPU的专业计算派发到用户自有服务器，本地负责交互和组织任务，结果再回到同一科研工作流中。数据、模型和算力可留在私有环境内。

• 使用与参与：项目提供三行命令启动的本地Web应用，首次启动无需预先配置模型Key；自带真实案例，包括Live API工作流、胰岛素数据分析和青蒿素/紫杉醇溶解度预测等。项目方向高校、科研机构、开发者和产业团队开放贡献，可扩展新的科研Skills或参与核心架构、远程计算和安全机制完善。