“Claude Science 平替”？北大团队开源 OpenAI4S，科研 Agent 终于能自己跑代码了

9.9 元模型入口 · Python/R 持久内核 · 可追溯交付

最近，北京大学袁粒课题组（PKU-YUAN Lab，北大深研院）开源了 OpenAI4S。README 的定位很醒目：用 9.9 元／月的火山方舟 Small 套餐接入豆包，复现 Claude Science 的核心工作方式。

先说清楚：这不是官方性能对标结论，也不等于 9.9 元能包办所有科研任务。它是一个面向科研场景的开源混合式智能体，模型供应商、计算环境和数据来源都可自选。

它的核心不是“再做一个聊天页面”，而是把任务拆成两个动作平面：

这种设计叫 Code-as-Action。传统 Agent 要“读文件一次、筛选一次、排序一次、画图一次”，每步都和模型通信一轮；README 的对照是同一任务 ReAct 要十四个来回，OpenAI4S 一个代码单元跑完。大型数据因此留在内核内存里，进对话的只有 <DataFrame 100000×20> 这样一行摘要。

更关键的是，代码单元跑到一半还能反向调用宿主——同步问一次模型、派出子智能体、把重活丢给远程 GPU，再接着往下跑。传统 tool_use 架构里动作是原子的，做不到这件事。

从当前仓库看，它覆盖了几类高频科研工作：

它支持火山方舟、OpenAI、Anthropic、Gemini 及兼容接口——是“科研执行框架”，不绑定某一个大模型。

浏览器打开 http://127.0.0.1:8760/ 进入工作台。

源码安装要求 Python 3.10 以上和 uv。要完整 Python＋R 内核，再备一个 micromamba／mamba／conda，跑 ./setup.sh --with-kernel-envs。

打开“设置 → 模型”，选 Ark、OpenAI 或 Anthropic 等协议，填 API Key 并设为当前模型。程序可无 Key 启动，但真要调模型仍需凭证。选 Ark 时 Base URL 和模型 id 都能留空走默认——标题里那 9.9 元就花在这一档，一个火山方舟 Key 同时覆盖豆包、GLM、Kimi、DeepSeek、MiniMax。

打开“设置 → 网络”，确认“允许联网”已开；要实时检索就去 tavily.com 注册个免费 Key 填进去。不填也能搜，走免密钥抓取，但更易被限流。

通过后再上传自己的 CSV，让它做缺失值检查、描述统计、可视化和 Markdown 报告。观察重点不是回答写得多漂亮，而是：代码是否真的执行、图表是否生成、数据来源是否可追溯、结论能否被复核。

项目开源不足两个月，接口、存储结构和界面都还在动。文档把通用远程算力明确标为 Prototype，Web 应用文档另有一张实现状态表，逐项写清哪些已接线、哪些仍是部分完成。路线图上未打勾的也不少：更强的 Linux 隔离、抗限流的免密钥搜索、更多远程算力后端、端到端工作流的公开基准、本地 GPU 模型服务。main 分支进度通常领先于 Release 包，动手前值得再对一眼。

更重要的是，能执行代码不代表结果天然正确。科研使用仍要保留原始数据、固定环境、检查引用、复算关键指标，由领域专家审阅结论。