上海AI实验室开源科研智能体InternAgentS分子晶体微流控全流程仿真工具

一、InternAgentS是什么

在人工智能辅助科研的赛道上，一直有个尴尬的现状：商业平台功能强大，但数据得上云、模型得绑定、算力得受限。现在，上海人工智能实验室智能体系统中心开源的InternAgentS，正是要改变这个局面。它是一套本地优先、面向理工科科研全流程的开源智能体工作台，核心目标就是把Claude Science这类商业科研平台的完整工作体验，落地到开源社区，彻底摆脱商用平台带来的种种束缚——云端数据存储、模型固定、算力绑定制。

从技术底层来看，它基于DeepAgents与LangGraph智能体框架搭建。要强调的是，这可不是一个单纯的对话AI或聊天工具，而是一套整合了项目文件、远程算力、科研工具、论文撰写、数据仿真、人工审批权限的一体化科研操作系统。简单来说，就是为材料、计算化学、流体仿真、计算机科研等理工科研究者量身打造，实现从课题规划、文献调研、仿真计算、数据分析到论文产出的全链路自动化协作。

四、应用场景

1. 材料科学计算（钙钛矿晶体研究）

拿材料科学来举例。针对PbTiO3钙钛矿的A/B位离子替换课题，InternAgentS可以自动生成晶体结构文件、预测晶格畸变、批量整理并对比分析报告，一站式完成材料结构仿真与结果归纳。整个过程高效且自动化。

2. 计算化学分子模拟

对于小分子——比如咖啡因——它也能胜任。自动化建模后，调用算力计算分子轨道、红外光谱，生成分子可视化图谱，并输出一份标准化的化学研究报告。

3. 微流控流体仿真建模

快速搭建Y型微流控的2D/3D模型，提交远程GPU集群完成流体仿真，自动导出速度场、浓度场云图，生成仿真对比图表。这对于不少微流控实验团队来说，简直是提效利器。

4. 通用理工科科研全流程

1. 文献调研：批量解析多篇论文，自动生成领域综述，对比不同研究方法。

2. 代码开发：科研仿真代码的阅读、调试、批量运行、输出结果总结，一气呵成。

3. 论文产出：从数据分析、绘图到论文初稿撰写和幻灯片制作，全流程支持。

4. 集群运维：统一管理实验室多台Linux计算服务器，批量提交仿真任务。

五、使用方法

1. 环境准备

1. 确保安装了Python 3.11+、Node.js与npm。

2. 克隆开源仓库：https://github.com/qzzqzzb/OpenClaudeScience。

3. 复制.env.example并重命名为.env，填入大模型接口地址和API密钥。好消息是，它原生支持DeepSeek、通义千问等国产模型配置。

2. 一键启动工作台

执行脚本./scripts/dev.sh，它会自动创建Python虚拟环境、安装前后端依赖，并启动三大本地服务。你也可以自定义端口、关闭自动浏览器、跳过依赖安装。
启动后访问地址：http://127.0.0.1:3000/?assistantId=agent_local。

3. 基础配置步骤

1. 模型配置：进入设置页，选择OpenAI兼容的模型服务商，填写接口地址与密钥。

2. 算力配置：在Compute模块导入本地SSH主机别名，完成集群服务器绑定。

3. 技能管理：启用内置的科研技能，或导入自定义的GitHub技能库。

4. 授权模式：根据项目风险，选择自动审批、写入审批或全流程审批，灵活控制操作权限。

4. 科研任务操作流程

1. 左侧新建项目，上传论文、分子文件或仿真代码。

2. 中间对话区输入自然语言的科研需求。

3. 智能体会生成文件修改、远程计算等操作卡片，你需要人工确认审批。

4. 右侧面板实时查看生成的图表、报告和计算日志，支持预览与导出。

六、竞品对比

为了让大家更直观地了解它的定位，我们选取了三款同赛道的科研智能体产品：InternAgentS、Claude Science、Devin，从多个维度做了个对比。

七、常见问题解答（FAQ）

Q：InternAgentS 和 OpenClaudeScience 是什么关系？

A：OpenClaudeScience是该项目GitHub仓库的原名，产品正式对外命名为InternAgentS。项目所有代码、功能完全统一，只是产品名称做了迭代。

Q：InternAgentS 必须联网才能使用吗？

A：基础文件阅读、本地代码运行、技能处理可以离线运行。只有在调用大模型API、提交远程SSH计算任务时需要网络。所有本地文件、密钥全程不对外传输。

Q：是否支持Windows系统完整运行？

A：UI前端与基础功能支持Windows，但SSH远程计算模块仅适配Linux远端主机。Windows本地可以作为客户端连接Linux服务器。开发文档中已标注修复了Windows桌面端运行与UI的BUG。

Q：可以不使用付费大模型，完全本地部署开源大模型吗？

A：完全可以。只要本地开源模型提供OpenAI兼容接口，在.env文件填写本地模型地址与密钥即可接入，没有强制云端模型限制。

Q：远程SSH计算任务数据会上传第三方平台吗？

A：不会。计算任务仅在本地客户端与自建Linux服务器之间传输，中间不经过任何第三方服务。任务文件、仿真结果全部保存在本地与自有集群。

Q：如何自定义新增专属科研技能？

A：将自定义技能文件放入本地~/.internagents/myskills目录，或从GitHub导入第三方技能至imported-skills文件夹，然后在工作台设置页一键启用即可。

Q：项目产生的科研文件、日志保存在哪里？

A：全部存储在本地仓库的.internagents目录，包含会话日志、算力缓存、临时文件。该目录默认加入git忽略清单，不会上传代码仓库。

Q：无GPU集群，仅本地电脑能否正常使用？

A：可以。不配置SSH远程算力时，所有代码、仿真任务直接在本机执行。只是复杂分子、流体仿真任务的运行速度会受到本地硬件限制。

八、相关链接

1. 项目产品官网：https://internagents.github.io/

2. GitHub开源仓库：https://github.com/qzzqzzb/OpenClaudeScience

九、总结

总的来说，InternAgentS是上海人工智能实验室推出的一个极具分量的开源本地化科研智能体工作台。它依托DeepAgents与LangGraph构建了完整的科研工作流，恰好补齐了商用科研AI平台数据云端托管、模型绑定、算力受限的短板。凭借本地优先的数据安全设计、全兼容国产大模型、原生SSH集群调度，以及材料、化学、流体仿真领域的专属技能生态，它为高校、实验室的科研人员提供了一个免费且可私有化部署的一站式AI科研工具。从文献调研、仿真计算、数据分析到论文产出，全流程覆盖。开源MIT协议更是大幅降低了理工科科研团队落地使用与二次开发的门槛。

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