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OpenAGS

Scientifique Généraliste Autonome Ouvert

Un framework open-source pour la recherche scientifique entièrement autonome — de la revue de littérature à la rédaction de manuscrits.

License: MIT Python 3.11+ Node.js 18+

Démarrage rapide • Architecture • Documentation • Citation

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OpenAGS orchestre une équipe d'agents IA qui collaborent tout au long du cycle de recherche — revue de littérature, génération d'hypothèses, expériences, rédaction de manuscrits et évaluation par les pairs. Un seul framework, de bout en bout, entièrement autonome.

OpenAGS Desktop
OpenAGS Desktop — Espace de travail multi-agents avec éditeur LaTeX intégré

Démarrage rapide

Installation

git clone https://github.com/openags/OpenAGS.git
cd OpenAGS
uv sync

Configurer votre fournisseur LLM :

uv run openags config default_backend.model deepseek/deepseek-chat
uv run openags config default_backend.api_key sk-your-key

Lancement

# Application de bureau (Electron)
cd desktop && pnpm install && pnpm dev

# Mode navigateur (sans Electron)
cd desktop && pnpm build && pnpm serve    # → http://localhost:3001

# CLI uniquement
uv run openags init my-project --name "Ma Recherche"
uv run openags chat my-project

Architecture

React UI (navigateur + Electron)
    ↓ WebSocket + HTTP
Serveur Node.js (Express)
  /chat  → Claude SDK, Codex SDK, Cursor CLI, Gemini CLI
  /shell → Terminal PTY (node-pty)
  /api/* → Proxy vers le backend Python
    ↓ HTTP
Backend Python (FastAPI)
  Orchestrateur → Boucle Agent → Compétences → Outils → Mémoire
    ↓
Services externes : API LLM, arXiv, Semantic Scholar, Docker, SSH

Fournisseurs supportés

LLM (via LiteLLM — 100+ supportés) : DeepSeek, OpenAI, Anthropic, Google, OpenRouter, Ollama, etc.

Backends CLI Agent : Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI


Star History

Star History Chart

Citation

@article{zhang2025scaling,
  title   = {Scaling Laws in Scientific Discovery with AI and Robot Scientists},
  author  = {Zhang, Pengsong and Zhang, Heng and Xu, Huazhe and Xu, Renjun and
             Wang, Zhenting and Wang, Cong and Garg, Animesh and Li, Zhibin and
             Ajoudani, Arash and Liu, Xinyu},
  journal = {arXiv preprint arXiv:2503.22444},
  year    = {2025}
}

Licence

MIT