InternAgentS – 上海 AI Lab 開源的國產科研智能體工作台

InternAgentS是什麼

InternAgentS 是上海AI實驗室開源的國產科研智能體工作台，面向 AI for Science 場景，將論文閱讀、實驗分析、代碼迭代、遠程計算、科研寫作等分散環節整合到統一項目空間。平台支持 DeepSeek、Qwen、Kimi、GLM、Intern-S 及 Claude 等多模型接入，可本地部署，保障未發表論文與實驗數據安全。InternAgentS 已接入 SCP 2.0 的 3600+ 科研工具與 Skills，覆蓋六大學科領域，支持 MCP 協議。

InternAgentS的主要功能

• 項目空間管理： 圍繞科研項目組織論文、代碼、數據、實驗結果、科學圖表和生成產物，形成可追蹤的科研工作流。
• 文獻閱讀與寫作： 智能體協助完成文獻調研、方法比較、報告撰寫和論文寫作，並將產物沉澱回項目空間。
• 實驗分析與代碼迭代： 支持實驗分析、代碼修改、結果整理和階段性結論生成。
• 遠程計算： 連接遠程 Linux 主機，在研究者審閱和授權後執行計算任務，並完成結果回收與後續分析。
• 多模型接入： 支持 DeepSeek、Qwen、Kimi、GLM、Intern-S、Claude 及部署在本地或機構內網的私有模型服務。
• 工具生態集成： 接入 SCP 2.0 的 3600+ 科研工具與 Skills，覆蓋生物、化學、物理、材料科學、地球科學及數學與信息科學等六大學科。
• 協議兼容： 支持 SCP（科學智能上下文協議）和 MCP 協議，便於擴展第三方工具接入。

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如何使用InternAgentS

• 訪問官網： 訪問InternAgentS官網 https://internagents.github.io/ 瞭解項目信息和文檔。
• 克隆倉庫： 從 GitHub 克隆 InternAgentS 倉庫到本地環境進行安裝部署。
• 創建項目空間： 配置科研項目，導入論文、代碼、數據及相關科研資料。
• 配置模型： 選擇並接入所需的 AI 模型（國產模型、Claude 或本地私有模型）。
• 接入工具： 配置 SCP/MCP 連接，接入科研工具與 Skills。
• 發起任務： 在項目中讓智能體協助完成文獻閱讀、實驗分析、代碼修改等工作。
• 審閱與授權： 審閱智能體生成的中間產物，授權遠程計算任務並回收分析結果。

InternAgentS的核心優勢

• 國產開源可控： 完全開源，支持本地部署，保障高校實驗室和企業研發部門的科研數據安全。
• 多模型靈活適配： 不受單一模型限制，支持國內外主流模型及本地私有模型，避免供應商鎖定。
• 完整項目上下文： 將分散的科研環節整合到同一工作空間，形成可追蹤、可複用、可迭代的科研工作流。
• 豐富工具生態： 接入 3600+ 科研工具與 Skills，深度覆蓋六大學科領域，遠超通用 AI 工作台的工具數量。
• 遠程計算支持： 可連接遠程 Linux 主機執行計算任務，適合高性能計算和複雜仿真場景。
• 協議開放： 支持 SCP 和 MCP 雙協議，便於社區擴展和第三方工具接入，構建開放科研智能體基礎設施。

InternAgentS的項目地址

• 項目官網：https://internagents.github.io/
• GitHub倉庫：https://github.com/qzzqzzb/OpenClaudeScience

InternAgentS的同類競品對比

InternAgentS的應用場景

• 材料科學分析： 進行材料性質計算、晶體結構分析和數據挖掘，輔助新材料的發現與篩選。
• 計算化學研究： 完成分子模擬、反應路徑計算、量子化學計算等複雜任務，如咖啡因分子計算。
• 工程建模與仿真： 建立物理模型（如 Y 型微流控混合器、風機湍流強度分析）並進行數值仿真。
• 文獻綜述與報告撰寫： 自動檢索大量文獻，提取關鍵信息，生成結構化的文獻綜述和研究報告。
• 跨學科協作研究： 整合不同學科的工具與數據資源，支持生物、化學、物理等領域的交叉科研項目。