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<img src="https://raw.githubusercontent.com/synthetic-sciences/openscience/HEAD/assets/wordmark.svg" alt="OpenScience" width="420">
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과학 연구를 위한 오픈 소스 AI 워크벤치입니다.
목표를 제시하면, 문헌을 읽고, 코드를 작성하고 실행하며, 실험을 수행하고, 발견한 내용을 기록으로 남기며 정리합니다.
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CI
npm
release
license
Download · Quickstart · Documentation · Changelog · Contributing
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<img src="https://raw.githubusercontent.com/synthetic-sciences/openscience/HEAD/assets/workspace.png" alt="An OpenScience session comparing EGFR inhibitor potency: the trace shows the search, the written files, the analysis run and the answer with a results table" width="920">
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개요 (What it is)
OpenScience는 워크벤치를 갖춘 연구 에이전트입니다. 사용자가 일반 언어로 작업을 설명하면, 시스템은 계획을 세우고, 증거를 수집하며, 코드를 실행하고 실험을 수행한 다음, 검토할 수 있는 결과를 제공합니다. 이 시스템은 사용자의 기기에서 파일에 대해 데스크톱 앱, 브라우저 워크스페이스 또는 터미널 명령어로 실행됩니다.
이 시스템은 아이디어가 아니라 실제 작업에 해당하는 연구 부분(데이터 추출 및 정리, 주장 재현, 매개변수 스윕, 방법론 섹션 초안 작성, 참고 문헌 확인 등)을 위해 구축되었습니다. 아이디어와 판단력은 사용자가 유지합니다.
- 모든 단계가 가시적입니다. 한 턴(turn)은 발생한 일, 즉 생각했던 내용, 검색했던 내용, 실행했던 내용, 작성했던 내용, 그리고 최종 답변을 기록합니다. 나중에 볼 수 없는 과정은 없습니다.
- 실제 도구, 실제 파일. Shell, Python 및 R 커널(kernels), 노트북, 명시적인 읽기/쓰기 권한이 부여된 파일 시스템, 충분하지 않을 때의 원격 컴퓨팅 기능을 제공합니다.
- 과학적 범위. 생물학, 화학, 물리학, 머신러닝(ML) 및 데이터 엔지니어링 전반에 걸쳐 수백 가지가 통합된 기술을 갖추고 있으며, ChEMBL, UniProt, PubMed, arXiv와 같은 데이터베이스에 대한 커넥터도 제공합니다.
- 필요할 때 위임 기능. 주 에이전트(lead agent)는 작업의 경계를 설정하여 워커들에게 병렬로 작업을 할당하고, 종합 및 최종 결정권을 유지합니다.
- 사용자의 모델, 사용자가 결정합니다. 자체 API 키를 가져오거나, 지원되는 제공업체에 로그인하거나, 로컬 모델을 실행하거나, 관리형 종량제 옵션인 Ace를 사용할 수 있습니다.
설치 (Install)
데스크톱 앱(Desktop app). macOS, Windows 또는 Linux용 다운로드 페이지에서 받을 수 있습니다. 자체적으로 업데이트됩니다.
명령줄 및 브라우저 작업 공간.
npm install -g @synsci/openscience
openscience
또는 설치 없이 실행할 수 있습니다:
macOS 및 Linux의 독립형 설치 관리자를 사용하려면:
curl -fsSL https://openscience.sh/install | bash
그런 다음 Customize → Models에서 제공업체를 연결하거나, 터미널에서 다음 명령을 실행합니다:
openscience keys add
openscience local add
설치 가이드에서 플랫폼 세부 정보, 업데이트 및 제거 방법을 확인할 수 있습니다.
첫 번째 작업 (First task)
프로젝트 폴더를 열고 작업을 설명합니다:
openscience ~/research/my-project
data/samples.csv에서 누락된 값과 일관되지 않은 레이블을 검사하세요.
원본 데이터는 변경하지 마세요. 결과를 저장하고, 재현하는 데 필요한 코드를 results/ 폴더에 포함하여 플롯(plot) 및 품질 보고서(quality report)를 만드세요.
먼저 방법론에 동의하고 싶을 때는 /plan으로 시작합니다. 스크립트나 파이프라인에서 단일 턴(single turn)을 수행할 경우:
openscience run "Review the analysis plan in this project"
openscience run --continue "Suggest checks for the assumptions you identified"
과학적 결론에 의존하기 전에 출처(sources), 가정(assumptions), 코드 및 출력물(outputs)을 검토하세요. 에이전트는 사용자가 확인할 수 있도록 자신이 수행한 작업을 보여줍니다.
할 수 있는 작업 (What you can do)
| 작업 (Task) | 내용 (What happens) |
|---|
| 문헌 검토 (Review literature) | 과학적 출처를 검색하고, 발견된 내용을 비교하며, 인용된 증거를 저장합니다. |
| ... | |
스킬은 절차(procedure)를 설명하는 것이며, 해당 스킬이 참조하는 모든 도구나 서비스가 설치되어 있다는 의미는 아닙니다. 중요한 작업을 수행하기 전에 Customize에서 가용성을 확인하세요.
NVIDIA BioNeMo
OpenScience는 NVIDIA BioNeMo NIM 엔드포인트에 사용할 수 있는 열 가지의 bring-your-own-key 어댑터(adapters)를 제공합니다: Boltz-2, DiffDock, Evo 2, GenMol, MolMIM, MSA Search, OpenFold2, OpenFold3, ProteinMPNN 및 RFdiffusion. 각 어댑터는 엄격한 요청 스키마(request schema)를 가지며, 배포당 한 번의 승인(approval per dispatch)이 필요하고 세션에 해시된 아티팩트(hashed artifacts)가 기록됩니다. 이들은 실험용으로 표시되어 있으며 NVIDIA 서비스 약관에 따라 자체 NVIDIA API 키가 필요합니다. protein-binder-design 스킬은 NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit (CC-BY-4.0 스킬, Apache-2.0 코드)에서 가져왔으며, 커밋 0e67a61에 고정(pinned)되어 있습니다. Scientific tools와 Service credentials를 참조하세요.
작동 방식 (How it works)
your request
→ Research agent plans, then works step by step
→ tools: shell, Python/R kernels, files, search, connectors, compute
...
- 권한(Permissions). 요청할 권한 수준을 선택하세요: 항상, 위험한 작업에 대해서만, 또는 전체 접근 권한. 네트워크 명령어는 대상 호스트당 한 번 요청합니다. 프로젝트 외부의 파일은 명시적인 승인이 있을 때만 읽거나 쓸 수 있습니다.
- 작업 폴더(Working folder). 대화는 프로젝트에 연결된 폴더에서 작동하며, 캐시 및 임시 출력물은 세션별 스크래치 공간에 보관됩니다.
- 게시(Publishing)는 사용자에게 남아 있습니다.
git push, 릴리스 및 업로드는 이 장치의 자체 GitHub 및 Hugging Face 로그인으로 주 세션에서 실행됩니다. 채팅에서는 절대 토큰을 요청하지 않습니다.
사용 가능한 기능과 설정 방법은 [capability map], [Explore tools], 그리고 [skills directory]를 통해 확인할 수 있습니다.
벤치마크(Benchmarks)
| 벤치마크 | OpenScience |
|---|
| Terminal-Bench Science (70개 작업) | 53/70 (75.7) |
| ... | |
| GPT-6 Astra와 GPT-6 Sol이 Harbor에서 각각의 벤치마크 네이티브 환경, 검증기(verifiers), 심사위원(judge)과 함께 작동합니다. 모든 카운트된 시도의 추적 결과가 포함된 결과는 [benchmarks-openscience]에 있습니다. | |
모델 접근(Model access)
| 옵션 | 설정 | 비용 |
|---|
| 사용자 제공업체 | API 키 또는 지원되는 로그인 방식. | 사용자 제공업체의 청구서. |
| ... | | |
| Ace는 구독이 없습니다. 직접 제공업체 경로는 수수료가 추가되지 않으며; OpenRouter를 통해 서비스되는 모델에는 자체 자금(기본 5.5%)이 포함되어 표시된 요율에 이미 계산되었습니다. 카드 처리 수수료는 결제 시점에 표시됩니다. | | |
첫 실행 설정(First-run setup)에서는 OpenScience 계정에 로그인해야 하지만, 헤드리스(headless) openscience run 명령어는 그렇지 않습니다. 자체 키 또는 로컬 모델을 통한 모델 사용은 Ace Wallet에 절대 청구되지 않습니다. 자세한 내용은 Models, Local models 및 Pricing에서 확인할 수 있습니다.
문서(Documentation)
이 문서는 에이전트(agents)를 위해 일반 텍스트로도 제공됩니다: llms.txt 및 llms-full.txt.
저장소(Repository)
backend/cli OpenScience CLI 및 로컬 서버: 세션, 도구, 제공자, 스킬
frontend/workspace 브라우저 워크스페이스 (SolidJS), 빌드 시점에 CLI에 임베딩됨
frontend/ui 공유 구성 요소, 테마 및 아이콘
...
bun run setup
bun dev
bun run check
ARCHITECTURE.md는 구성 요소들이 어떻게 결합되는지 설명합니다. CONTRIBUTING.md에는 개발 루프(development loops), 풀 리퀘스트(pull request)를 통과시키는 검사 과정, 그리고 스킬(skill), 커넥터(connector), 툴(tool) 또는 플러그인(plugin)을 추가하는 방법이 담겨 있습니다. AGENTS.md는 코드가 따라야 하는 규칙들을 정의합니다.
Releases
안정 버전(Stable releases)은 해당 커밋에서 전체 리허설을 거친 후 퍼블리시 워크플로우(publish workflow)에 의해 main 브랜치에서 생성됩니다. 여기에는 모든 네이티브 플랫폼에서 패키징된 엔드투엔드 테스트, 운영체제 스모크 테스트(operating-system smokes), 그리고 과학적 기능 카나리아(scientific capability canaries)가 포함됩니다. GitHub Releases에는 데스크톱 설치 프로그램, CLI 아카이브, 체크섬이 포함되어 있으며, changelog는 사용자에게 변경된 내용을 기록합니다.
데스크톱 앱은 자체적으로 업데이트됩니다. CLI의 경우, openscience upgrade를 실행하거나 npm 설치의 경우 npm install -g @synsci/openscience@latest를 사용하십시오.
Community and support
Acknowledgements
OpenScience는 [Anomaly](https://github.com/anomalyco/opencode)의 [OpenCode](https://opencode.ai)에서 영감을 받았으며, 우수한 오픈 소스 에이전트(agents)에 대한 헌신을 공유합니다. 우리는 강력하고 오픈 소스인 과학적 에이전트를 모두에게 제공하고자 합니다.
번들된 스킬(skills) 대부분은 다른 사람들이 작성한 공개 컬렉션에서 가져온 것입니다:
