openscience

OpenScience es un banco de trabajo de IA de código abierto para investigación científica, distribuido bajo Apache 2.0. Describes una tarea en lenguaje natural; el agente planifica, recopila evidencia, ejecuta código y experimentos, y devuelve resultados junto con un rastro de lo que pensó, buscó, ejecutó y escribió. Interfaces e instalación Se ejecuta como una aplicación de escritorio autoactualizable para macOS, Windows y Linux, como espacio de trabajo en navegador o como comando de terminal. La CLI se instala vía npm (`npm install -g @synsci/openscience`), se puede ejecutar sin instalar mediante `npx synsci`, o mediante un script de instalación independiente en macOS y Linux. Una carpeta de proyecto se abre con `openscience ~/research/my-project`; los turnos individuales se pueden emitir con `openscience run` y continuar con `--continue`. Un modo `/plan` permite acordar el método antes de la ejecución. Capacidades - Herramientas: shell, kernels de Python y R, cuadernos, un sistema de archivos con permisos explícitos de lectura/escritura y computación remota (Modal está nombrado para GPUs y trabajos largos, con cada envío aprobado antes de ejecutarse). - Alcance científico: cientos de habilidades integradas que abarcan biología, química, física, ML e ingeniería de datos, además de conectores a bases de datos como ChEMBL, UniProt, PubMed y arXiv. - Delegación: un agente principal puede asignar trabajo limitado a trabajadores paralelos mientras conserva la síntesis y la decisión final. - Extensibilidad: servidores MCP, agentes y comandos personalizados, plugins y un SDK de TypeScript generado a partir del contrato OpenAPI del servidor. - NVIDIA BioNeMo: diez adaptadores de traer tu propia clave (Boltz-2, DiffDock, Evo 2, GenMol, MolMIM, MSA Search, OpenFold2, OpenFold3, ProteinMPNN, RFdiffusion) con esquemas de solicitud estrictos, aprobación por envío y artefactos con hash; marcados como experimentales y que requieren tu propia clave de API de NVIDIA. Acceso a modelos Trae tu propia clave de proveedor o inicia sesión, ejecuta un modelo local mediante Ollama, LM Studio u otro endpoint compatible, o usa la opción administrada de pago por uso (Ace), facturada al costo del proveedor más una tarifa del 5.5% por solicitud. Una cuenta es opcional para tus propias claves y modelos locales. Permisos y seguridad Los niveles de permiso van desde preguntar siempre hasta acceso total; los comandos de red preguntan una vez por host de destino, y los archivos fuera del proyecto requieren una concesión explícita. Los cachés y la salida desechable permanecen en el espacio temporal por sesión. Las acciones de publicación como `git push`, lanzamientos y cargas se ejecutan desde la sesión principal utilizando los inicios de sesión de GitHub y Hugging Face de la máquina, sin solicitar tokens en el chat. Estructura del repositorio y desarrollo El código base separa `backend/cli` (CLI y servidor local: sesiones, herramientas, proveedores, habilidades), `frontend/workspace` (espacio de trabajo en navegador SolidJS integrado en la CLI en tiempo de compilación), `frontend/ui`, `frontend/desktop` (capa de Electron con autoactualizador firmado), `frontend/docs`, `tooling/sdk`, `tooling/plugin` y `docs/notes`. El desarrollo usa Bun: `bun run setup`, `bun dev`, `bun run check` (formato, verificación de tipos, suites unitarias). ARCHITECTURE.md, CONTRIBUTING.md y AGENTS.md documentan la estructura, los bucles de contribución y las convenciones. Lanzamientos y comunidad Los lanzamientos estables se cortan desde `main` después de un ensayo completo en el mismo commit, incluyendo pruebas de extremo a extremo empaquetadas, pruebas de humo del sistema operativo y canarios de capacidad científica en cada plataforma nativa. GitHub Releases lleva instaladores de escritorio, archivos CLI y sumas de verificación; la aplicación de escritorio se autoactualiza y la CLI se actualiza mediante `openscience upgrade` o npm. Los problemas, informes de seguridad y conducta se manejan a través de los documentos correspondientes del repositorio. Agradecimientos OpenScience declara que está inspirado en OpenCode de Anomaly. La mayoría de las habilidades incluidas provienen de colecciones abiertas, incluyendo Scientific Agent Skills y Claude Scientific Writer de K-Dense Inc. (MIT), AI Research Skills de Orchestra Research (MIT), habilidades de Hugging Face (Apache-2.0), habilidades de documentos de Anthropic, NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit (CC-BY-4.0 / Apache-2.0), MarkItDown de Microsoft (MIT), Claude-Science-System-Prompts, pacsomatic e iconos de Iconoir. Los archivos de atribución enumeran habilidades derivadas con rutas y licencias ascendentes. El proyecto declara que es independiente y no está afiliado ni respaldado por ningún proveedor de modelos.