# OpenAI4S
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OpenAI4S（Open AI for Scientist）是由北京大学-元空 AI 联合实验室推出、对标 Claude Science 的开源科学研究 Agent，专为复杂、长时间运行的科学探索任务设计。与传统对话大模型不同，OpenAI4S 将大模型与持久化 Python / R 科学计算内核结合：Agent 不仅能够自主规划任务、检索信息，还可以直接编写并运行代码，调用 AlphaFold2、scGPT、ESM-2 等多种前沿科研 Skills，以及 UniProt、RCSB PDB、PubChem、arXiv、OpenAlex 等科学数据源完成实际计算与分析。从文献研究、单细胞分析、分子结构预测，到大规模数据处理与可视化，OpenAI4S 能够在持续保留计算状态的环境中执行多步骤科研任务，并生成可追溯的分析结果与产物。OpenAI4S 可用于文献研究、科研数据分析、科学计算与建模、专业领域分析及科研可视化等场景。
方舟 Agent Plan 企业版支持在 OpenAI4S 中使用，可参考本文进行配置及使用。
> **注意**
>
> OpenAI4S 工具处于快速迭代阶段，本文使用的版本为 0.2.0，如实际使用与以下步骤存在差异，可参见 [OpenAI4S GitHub](https://github.com/PKU-YuanGroup/OpenAI4S)。
# 一、前提条件
* 需由管理员账号完成以下操作后，子账号方可配置并使用 AI 工具：
1. 购买方舟 Agent Plan 企业版套餐：[一、购买 Agent Plan 企业版](/docs/agent-plan-enterprise-get-started#d061dee7)。
2. 为子账号分配席位：[二、分配席位](/docs/agent-plan-enterprise-get-started#163f6c67)。
# 二、安装 OpenAI4S
OpenAI4S 支持通过 安装包或 PyPI 安装，不同安装方式的环境要求不同，请根据设备类型选择对应方式。
## 方式一：安装包安装
**选项：macOS**
> **说明**
>
> * 适用于搭载 Apple Silicon 芯片（M1/M2/M3/M4 等）的 Mac，推荐使用该方式。
> * 安装包已内置 Python 及默认科学计算环境，无需额外安装 Python 或其他开发工具。
1. 从 [最新 Release](https://github.com/PKU-YuanGroup/OpenAI4S/releases/latest) 下载 `OpenAI4S--macos-arm64.dmg`。`` 为 OpenAI4S 版本号，如本教程使用 `0.2.0` 版本。
> **注意**
>
> `.dmg` 安装包仅支持 Apple Silicon 架构。
2. 安装 `.dmg` 后，在首次启动前，在终端执行以下命令。
```Bash
xattr -dr com.apple.quarantine /Applications/OpenAI4S.app
```
3. 点击 OpenAI4S 应用图标启动。若未正常启动，可手动访问 `http://127.0.0.1:8760/`。
**选项：Linux**
> **说明**
>
> * 适用于 Linux x86_64 设备，推荐使用该方式。
> * 安装包已内置 Python 及默认科学计算环境，无需额外安装 Python 或其他开发工具。
1. 从 [最新 Release](https://github.com/PKU-YuanGroup/OpenAI4S/releases/latest) 下载 `OpenAI4S--linux-x86_64.tar.gz`。`` 为 OpenAI4S 版本号，如本教程使用 `0.2.0` 版本。
> **注意**
>
> `.tar.gz` 安装包仅支持 Linux x86_64 架构。
2. 解压安装包。
```Bash
tar -xzf OpenAI4S--linux-x86_64.tar.gz
# 将 替换为实际 OpenAI4S 版本号，例如本教程使用 0.2.0，则执行：
# tar -xzf OpenAI4S-0.2.0-linux-x86_64.tar.gz
```
3. 进入解压后的目录并启动 OpenAI4S。若未正常启动，可手动访问 `http://127.0.0.1:8760/`。
```Bash
./OpenAI4S
```
## 方式二：PyPI 安装
> **说明**
>
> * 适用于 Intel Mac、Linux，或希望通过 Python 环境安装 OpenAI4S 的用户。
> * 环境要求：需要 Python 3.10 或更高版本。
1. 在终端中执行以下命令安装。
```Bash
pip install openai4s
```
2. 安装完成后启动 OpenAI4S。若未正常启动，可手动访问 `http://127.0.0.1:8760/`。
```Bash
openai4s serve
```
# 三、配置 OpenAI4S
## 配置 Agent Plan
1. 进入 OpenAI4S，点击设置图标，进入 **设置** - **通用** - **模型与 API Key**。
2. 点击 **配置**，按以下信息填写：
* **名称**：自定义配置名称，如 `方舟 AgentPlan 企业版`。
* **兼容协议**：选择 `ark 兼容协议`。
* **Base URL**：`https://ark.cn-beijing.volces.com/api/plan/v3`
* **模型 id**：替换为实际模型 ID，模型信息见 [支持模型及Harness](/docs/agent-plan-enterprise-plan-overview#3a2d43d5)，需配置文本生成模型。
* **API Key**：[获取 Agent Plan 企业版专属 API Key](https://ark.volcengine.com/region:cn-beijing/subscription/agent-plan-enterprise/mine)。
> **注意**
>
> Agent Plan 企业版专属 API Key 与火山方舟平台的 API Key 不同，请勿混用。
3. 保存该配置后，选择需要的配置，点击 **设为当前**，完成配置。
## 配置豆包搜索（可选）
OpenAI4S 支持通过豆包搜索获取实时网页、文献及数据库信息。使用方舟 Agent Plan 企业版时，可直接通过 Agent Plan 企业版专属 API Key 完成联网搜索授权。
1. 进入 OpenAI4S，点击 **设置** - **网络**。
2. 开启 **允许联网** 开关。
3. 在 **豆包搜索 Custom 版** 卡片中配置 Agent Plan 企业版专属 API Key。
* 若当前使用的 Ark 模型已配置相同的 Agent Plan 企业版 Key，OpenAI4S 会自动复用该 Key，无需重复填写。
* 若未自动获取，可手动粘贴 Agent Plan 企业版 [专属 API Key](https://ark.volcengine.com/region:cn-beijing/subscription/agent-plan-enterprise?agentMode=close)，并点击 **保存凭证**。
> **说明**
>
> 保存后的 API Key 不会在 OpenAI4S 界面中回显。
4. 真实调用豆包搜索，成功返回搜索结果后，即表示联网搜索配置完成。
## 配置专业数据集 DataPro（可选）
OpenAI4S 支持通过 Agent Plan 企业版的专业数据集 Harness 获取专业科研数据。使用方舟 Agent Plan 企业版时，可直接通过 Agent Plan 企业版专属 API Key 完成专业数据集授权。
1. 进入 OpenAI4S，点击 **设置** - **连接器**。
2. 在 **火山方舟专业数据集 DataPro** 卡片中配置 Agent Plan 企业版专属 API Key。
* 若当前使用的 Ark 模型已配置相同的 Agent Plan 企业版 Key，OpenAI4S 会自动复用该 Key，无需重复填写。
* 若未自动获取，可手动粘贴 Agent Plan 企业版 [专属 API Key](https://ark.volcengine.com/region:cn-beijing/subscription/agent-plan-enterprise?agentMode=close)，并点击 **保存凭证**。
> **说明**
>
> 保存后的 API Key 不会在 OpenAI4S 界面中回显。
3. 真实调用专业数据集，成功返回查询结果后，即表示专业数据集配置完成。
> **注意**
>
> 如返回 `4011`，可能为 API Key 无效、席位额度不足，或当前 Agent Plan 企业版套餐未开启专业数据集 Harness。
## 配置 R 内核（可选）
OpenAI4S 安装包默认已内置 Python 科学计算环境，无需额外配置。若需要使用 R 执行数据分析等科研任务，可额外配置 R 内核。
> **注意**
>
> 配置 R 内核前，需确保设备已安装以下任一 Conda 环境管理工具：Micromamba / mamba / conda。可通过对应命令确认是否已安装。
>
> ```Bash
> conda --version
> micromamba --version
> mamba --version
> ```
1. 将 OpenAI4S CLI 添加到系统命令路径。
* 若通过 PyPI 安装，则可跳过本步骤。
* 若通过 `.dmg` 安装包安装，则需在终端内执行以下命令。
```Bash
sudo ln -sf /Applications/OpenAI4S.app/Contents/Resources/runtime/bin/openai4s /usr/local/bin/openai4s
```
2. 初始化 R 核心环境。
```Bash
openai4s setup
```
3. 配置完成后，重新启动 OpenAI4S 即可使用 R 内核。
# 四、使用 OpenAI4S
OpenAI4S 主要面向复杂科研场景，覆盖生命科学、生物医药、化学材料、计算机与人工智能、机械自动化等多学科领域。OpenAI4S 结合大模型、专业科研数据源及 Skill、持久化 Python / R 科学计算环境，完成文献研究、数据分析、算法设计与建模、参数优化、仿真辅助、可视化等多步骤研究任务。
## 核心科研能力
|能力 |说明 |
|---|---|
|文献研究 |检索、分析和比较科研资料，完成跨论文比较、证据整理与引用回溯。 |
|数据分析 |对实验及科研数据进行检查、清洗、统计分析和结果验证。 |
|科学计算与建模 |通过持久化 Python / R 内核执行代码，完成数值计算、建模及参数分析。 |
|专业领域分析 |调用蛋白质、基因组、单细胞、化学与材料等专业科研 Skill 完成领域任务。 |
|科研可视化 |根据分析结果生成图表，并支持进一步调整和迭代。 |
|成果整理 |整理研究过程中的数据、代码、图表及分析结果，生成可追溯的科研产物。 |
## 使用方法
完成配置后，即可通过自然语言向 OpenAI4S 提交科研任务。
例如，新建对话并输入以下研究任务：
> 获取人胰岛素（UniProt P01308）的蛋白质信息，概括其各条链及主要结构特征，并绘制残基疏水性分布图。
OpenAI4S 可根据研究目标自主完成蛋白质数据获取、链信息整理、残基特征分析及可视化，并将任务过程中生成的代码、图表及分析结果整理为可查看的科研产物。
## 效果演示
| **Live API 工作流**
从 UniProt / RCSB 到 3D 结构和报告的端到端演示。
 | **真实数据分析**
以人胰岛素 INS 为例，从 UniProt / RCSB 到生成可复现分析报告。
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|---|---|
| **可视化 Artifact 编辑**
一句话把 confidence 阈值线抬到 75，直接在图表上迭代。
 | **注释驱动图表编辑**
在图表上圈选目标区域，OpenAI4S 自动重绘图例配色。
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| **计划模式科研分析**
以青蒿素与紫杉醇为例，进行溶解度预测的多步骤计划模式分析。
 | **蛋白质工程**
从序列到突变候选与结构解释的蛋白质工程流程演示。
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