Claude Science، قد تكون سمعت عنه.
وكانت وكيلة البحث الخاصة بـ Anthropic، التي تستطيع البحث في الأوراق العلمية بنفسها، وكتابة الكود، وتشغيل التحليلات، وإنشاء الرسوم البيانية والتقارير، قد أثارت إعجاب الكثيرين قائلين: «هذا هو الشكل الذي يجب أن يكون عليه الذكاء الاصطناعي من أجل العلم».
لكنه مغلق المصدر.
الآن، قام أحدهم بنسخه — مفتوح المصدر، ترخيص MIT، بدون أي تبعيات أساسية.
يُسمى المشروع OpenAI4S (Open AI for Scientist)، وهو مشروع عامل ذكي للبحث تم إصداره مفتوح المصدر رسميًا من قبل مختبر جامعة بكين و元空 AI Agent المشترك.
النقاط الرئيسية: إنه ليس مجرد "يشبه" Claude Science، بل قام بإعادة تنفيذ مستقلة بالكامل للمحرك، والنواة الدائمة، وبروتوكول host-RPC، وطبقة الأمان، باستخدام نموذج مفتوح المصدر وفقًا لفكرة Code-as-Action.
تم إطلاق المشروع كمصدر مفتوح على GitHub في 6 يوليو 2026، بموجب ترخيص MIT.
حاليًا، يوفر OpenAI4S تطبيق ويب بحثي كامل، وعشرات المهارات المضمنة، وقدرات توصيل قوة الحوسبة الخاصة، ومنتجات بحثية مُصدَّرة بإصدارات.
元空AI Science: https://www.chatexcel.com/homesite/openAI4S
إنه لا يكتفي بتقديم إجابة تبدو صحيحة، بل يرغب في جعل الذكاء الاصطناعي يدخل حقًا في سير العمل البحثي، ودفع سؤال من "الطرح" إلى "الإتمام".
ليس بالتحدث لعدة جولات، بل بجعل الذكاء الاصطناعي يتحرك فعليًا
العديد من وكلاء الذكاء الاصطناعي حاليًا يقومون في جوهرهم بنفس الشيء: يواجه النموذج قائمة أدوات مُعدة مسبقًا، ويقرر أي أداة يجب استدعاؤها، ثم يتقدم خطوة بخطوة. هذه الطريقة كافية للمهام البسيطة.
لكن البحث العلمي ليس شيئًا يمكن إنجازه في خطوات قليلة.
التحقق من قواعد بيانات متعددة، تنزيل البيانات، تنظيف البيانات، تعديل الكود مرارًا وتكرارًا، استدعاء خوارزميات متخصصة، طلب قوة معالجة GPU، إنشاء المخططات، تنظيم التقارير... أي خطوة واحدة تواجه مشكلة قد تتطلب العودة إلى الوراء وإعادة البدء.
الإجابة التي قدمها OpenAI4S هي Code-as-Action، أي "الكود كعمل".
إنها تسمح للوكيل بإنشاء كود Python أو R مباشرة وتنفيذها في بيئة نواة تعمل باستمرار.
يمكن دمج التكرار، وتقييم الشروط، ومعالجة البيانات بالجملة، والرسم في تنفيذ واحد؛ كما لا حاجة لإعادة تقديم البيانات والنتائج الوسيطة إلى النموذج في كل خطوة، بل يمكن الاحتفاظ بها في بيئة العمل.
أبسط تغيير للمستخدم ليس إضافة مصطلح تقني، بل أن الذكاء الاصطناعي يمكنه ربط مهام أطول وأكثر تعقيدًا:
البيانات التي تم تنزيلها في الخطوة السابقة يمكن تسليمها مباشرة للتحليل في الخطوة التالية؛
سيتم حفظ الصور والجداول والتقارير المُولَّدة تلقائيًا؛
يمكن للباحثين أيضًا فتح Notebook في أي وقت للتحقق من الكود، أو الاستمرار في التحليل، أو تعديل النتائج.
الكود هو الإجراء، والنواة هي البيئة.
في واجهة واحدة، أكمل عملية البحث من البيانات إلى الاستنتاجات
OpenAI4S تشبه أكثر مكتب بحث مشترك بين البشر والذكاء الاصطناعي.
تُقدّم مهمةً يمكنها التحقق من مصادر بيانات بحثية عامة، وكتابة وتشغيل كود تحليلي، واستخدام قدرات حسابية متخصصة، ثم تنسيق النتائج في صور أو جداول أو هياكل ثلاثية الأبعاد أو تقارير Markdown.
العملية بأكملها ليست مجرد إنجاز ثم انتهاء. سيتم تسجيل وحفظ وإصدار كل منتج بحثي لتسهيل التحقق منه وتعديله وإعادة استخدامه لاحقًا.
على سبيل المثال، اجعله يحلل بروتينًا.
يمكنه أولاً استرجاع بيانات تسلسل البروتينات والهياكل الحقيقية، ثم إكمال حساب الميزات والتصور، وأخيراً تضمين عملية التحليل ومصادر البيانات والنتائج في البحث.
التركيز هو: البيانات حقيقية، والحسابات حقيقية.
إذا لم يكن بإمكان الخدمة الخارجية الاتصال، أو إذا لم تُستوفَ شروط الحساب، فسيُبلغك بوضوح أين لا يمكن إنجاز المهمة. لن يُدرج بيانات محاكاة سرًا، ولا سيُخترع نتائج لاستكمال البحث قسرًا.
△
غالبًا ما يتطلب العمل البحثي تعديلات متكررة.
في الإجراءات التقليدية، قد يضطر الباحثون إلى إعادة العثور على نصوص الرسم، وتعديل المعلمات، وتشغيلها مرة أخرى، ثم تصدير الملفات؛
في OpenAI4S، يمكنك طلب التعديلات باستخدام اللغة الطبيعية مباشرة، وسيعيد الوكيل الذكي توليد المنتج بناءً على البيانات والكود الحالية، مع الحفاظ على سجل الإصدارات.
△
عشرات المهارات البحثية، تضمين الكفاءات المتخصصة في الوكيل الذكي
لا يكفي أن يكون النموذج العام "ذكيًا" فقط ليصبح مساعدًا بحثيًا.
يجب أن تعرف أين تجد البيانات المتخصصة، وكيف تستخدم الأدوات المتخصصة، وكيف تشغّل الخوارزميات المعقدة.
تم تضمين أكثر من 30 مهارة بحثية في OpenAI4S منذ الإطلاق الأول.
تحليل البنية والترتيب البروتيني، تصميم البروتينات، الربط الجزيئي، تحليل الخلايا الواحدة، البحث في الأدبيات، البحث في البيانات المفتوحة... تغطي أساسًا مجموعة من السيناريوهات البحثية الحاسوبية الشائعة.
من بينها، تم تغليف 14 مهارة قدرات حسابية علمية تتطلب GPU أو نماذج متخصصة.
هذه المهارات ليست جدولاً ثابتًا للمعلمات الأدواتية. بل هي أكثر شبهاً بمجموعة من "وصفات الكود" التي يمكن للوكيل قراءتها وفهمها وتنفيذها.
يمكن تجميع كل ما يحتاجه من بيانات، والخدمات التي يجب استدعاؤها، وكيفية كتابة الكود، وكيفية التحقق من النتائج، داخل المهارة.
يمكن للمطورين الاستمرار في الربط معه عند توفر قواعد بيانات جديدة، أو خوارزميات جديدة، أو إجراءات تجريبية جديدة.
بمعنى آخر، هذه القدرات ليست مغلقة بشكل نهائي؛ فكلما تغيرت متطلبات البحث العلمي، يمكن للـ Skills أن تنمو وفقًا لذلك.
هل تحتاج بيانات البحث إلى الاتصال ببيئة حسابية حقيقية؟ أرسل المهمة إلى GPU الخاص بك
الحوسبة العلمية، هناك أيضًا مشكلة واقعية أخرى: القدرة الحسابية.
مهام مثل طي البروتين، تقييم الطفرات، ومحاكاة الجزيئات لا يمكن إنجازها ببساطة عن طريق تشغيلها على جهاز كمبيوتر محمول عادي.
كما أن العديد من الحسابات الاحترافية تعتمد على نماذج محددة وبيئات برمجية معقدة وموارد GPU.
OpenAI4S يدعم الاتصال ببيئة الحوسبة الخاصة بك. يتم إدارة التفاعل وتنظيم المهام محليًا، بينما يمكن تفويض العمليات الحسابية المتطلبة للـ GPU إلى خوادمك الخاصة، ثم تُعاد النتائج إلى سير العمل البحثي نفسه بعد الانتهاء.
مثل توقع بنية البروتين وتقدير تأثير الطفرات، فإن الصعوبة الحقيقية غالبًا ليست في توليد كود الاستدعاء، بل في إرسال المدخلات إلى بيئة الحساب الصحيحة، ثم إرجاع النتائج كاملةً إلى سير العمل.
لا داعي لضغط كل شيء على جهاز كمبيوتر واحد، ولا داعي لإعادة كتابة جميع العمليات لربط خادم قوة حوسبة، وهذا مهم بشكل خاص للمختبرات وفرق البحث.
يمكن الاحتفاظ بالبيانات والنماذج والقدرة الحسابية في بيئتها الخاصة، بينما يُشرف الوكيل على ربطها معًا.
بيانات حقيقية، حسابات حقيقية، إنه حقيقي ولا يُختلق
عند استخدام نموذج رخيص لأبحاث علمية، ما الذي تخشاه أكثر؟ تخشى أنه يخترع أشياء بجدية.
فرضت OpenAI4S قاعدة صارمة تُسمى سياسة عدم التزوير (no-fabrication policy): يُحظر استخدام np.random لمحاكاة نتائج التجارب، أو اختراع "تحفظات" مزيفة، أو استخدام BLOSUM بدلًا من ESM، أو تقديم مجموعات بيانات مُحاكاة كأنها بيانات حقيقية... وكل ذلك ممنوع.
Either real service, or honest errors.
لذلك عندما تعود إلى حالة INS — تم استخراج التسلسل فعليًا من UniProt، وتم تنزيل البنية فعليًا من RCSB، وإذا لم يكن هناك اتصال بالإنترنت، فستتجاوزه بصراحة ولا تقدم لك شيئًا زائفًا.
إذا كنت تريد حساب هيكل البروتين، فهذا يتطلب بالفعل استخدام GPU: سيقوم host.fold بإجراء اتصال SSH إلى جهاز مزود بـ 8 وحدات A100، وتشغيل استدلال Protenix (على مستوى AlphaFold3) للتسلسل الواحد، ثم إرجاع الهيكل مع pLDDT؛ بينما يقوم host.score_mutations بتشغيل تقييم ESM الحقيقي لاختيار الطفرات.
لا توجد بطاقة GPU؟ إذًا ستحصل على خطأ مباشر، ولا يُقدم لك أي هيكل وهمي.
إنه يفضل أن يقول لك "لا يمكن حسابه" بدلاً من أن يعطيك بنية وهمية تبدو مقنعة.
للوكلاء العلميين، قد يكون هذا أكثر أهمية من "القدرة على فعل كل شيء".
المصدر المفتوح هو تجربة قام بها مختبر北大&元空AI المشترك لتعزيز التعاون بين الصناعة والتعليم والبحث.
إطلاق OpenAI4S ليس مجرد إضافة مشروع مفتوح المصدر، بل هو تجربة عملية لتعزيز التعاون بين الأكاديميا والصناعة والبحث من قبل جامعة بكين وYuankong AI.
كنتيجة مرحلية للمختبر المشترك، لا يمكن لـ OpenAI4S أن ينتقل من التطوير إلى التوفر المفتوح دون المساهمة المستمرة والدفع من الطالب زhang gongbo في المختبر المشترك.
يركز اتجاه بحث تشانغ غونغبو على الذكاء الاصطناعي من أجل العلوم، حيث قاد كمؤلف مشترك أول UniGenX، الذي استكشف نموذجًا علميًا أساسيًا عامًا موجهًا للجزيئات والمواد والبروتينات، وتمددت هذه التراكمات البحثية المبنية على الذكاء العلمي إلى تطوير وتطبيق OpenAI4S.
في الوقت نفسه، جمع OpenAI4S جهودًا مشتركة من الطلاب لي هاو، وانغ يو، ليو يو يانغ، ليو ليو زهينغهاو، ماو يي تشينغ، لين مو جيه، بينغ شين ياو، جيانغ تشينغ شيانغ، وانغ يي مي، حيث لم يكن أي مرحلة من مراحل تصميم الإطار، وتطوير الوظائف، وإطلاق المشروع مفتوح المصدر ممكنة دون تعاونهم وانخراطهم.
MetaKong AI هي شركة ذكاء اصطناعي طرفية، تركز على تمكين الذكاء الاصطناعي من إنجاز مهام معقدة في البيئات المحلية وغير المتصلة بالإنترنت من خلال تقنيات التدريب بعد النموذج، وبيئة تشغيل العوامل، والذاكرة طويلة المدى، والاستدلال الطرفي.
حاليًا، أطلقت الشركة خطين منتجات هما MetaSpace AI Work وMetaSpace AI Science، ودخلت كل منهما مجالات العمل الذكي والاكتشاف العلمي.
يُظهر هذا الإصدار المفتوح المصدر OpenAI4S أيضًا التقييم المشترك للمختبر المشترك وMetaKong AI بشأن وكلاء البحث العلمي:
لا ينبغي أن تبقى الوكلاء البحثية الذكية مجرد نماذج توضيحية، بل يجب أن تصبح بنية تحتية بحثية قابلة للتنفيذ والتحقق والتوسع.
لذلك، فإن ما يتم فتحه هذا الوقت ليس فقط الأمثلة، بل أيضًا البنية الأساسية ومهارات البحث والتطبيق الكامل.
يمكن للجامعات والمؤسسات البحثية والمطورين وشركاء الصناعة الربط بمصادر البيانات والخوارزميات والأدوات وسير العمل البحثي على أساس هذا الأساس، لدفع تقدم عوامل البحث نحو مهام حقيقية أكثر.
مرحبًا بتشغيله، ومرحبًا بمواصلة العمل عليه معًا
شارك في OpenAI4S، يمكنك البدء بتشغيله.
التثبيت غير معقد، ويمكنك تشغيله بثلاث أسطر:
تشغيل المشروع نفسه، دون الحاجة إلى تهيئة مفتاح النموذج أولاً.
بعد الدخول إلى الواجهة، قم بالملء في Customize → Models.
يأتي المشروع أيضًا مع مجموعة كاملة من الحالات الواقعية التي يمكنك اتباعها مباشرة: سير عمل واجهة برمجة التطبيقات المباشرة، تحليل بيانات الإنسولين البشري INS، تعديل الصورة بجملة واحدة، وتوقع ذوبان الأرتيميسينين والتاكسول في وضع الخطة، وهندسة البروتينات...
لكن تشغيل المشروع هو فقط الخطوة الأولى.
الأبحاث الحقيقية تمتد عبر مجالات عديدة مثل علوم الحياة، والكيمياء، والمواد، والطب، وعلوم الأرض.
كل اتجاه لديه قاعدة بيانات خاصة ونماذج متخصصة وعمليات حسابية خاصة. لا يمكن تغطية هذا المدى الواسع من القدرات بواسطة فريق واحد دفعة واحدة.
لذلك، تُطلق OpenAI4S رسميًا دعوة للمشاركة للمؤسسات الأكاديمية والمؤسسات البحثية والمطورين وفرق الصناعة.
حاليًا، قدمت Skills UI من TuZhan Intelligence دعمًا جزئيًا لهذا المشروع مفتوح المصدر.
إذا كنت على دراية باتجاه بحثي معين، يمكنك تطوير مهارات بحثية جديدة له، وربطه بقواعد بيانات متخصصة ونماذج خوارزمية ومنصات حسابية؛
إذا كنت ماهرًا في الوكلاء أو هندسة البرمجيات، يمكنك أيضًا المشاركة في تحسين البنية الأساسية، والحساب عن بُعد، وآليات الأمان، والاختبار والوثائق.
يمكنك المشاركة دون كتابة أي كود.
تقديم مشكلة، إضافة حالة يمكن تكرارها، الإبلاغ عن مهمة فاشلة، أو إخبار المجتمع بما يحتاجه مجال معين، كلها مساهمات ذات قيمة.
إذا كنت تؤمن أيضًا أن عوامل البحث العلمي لا ينبغي أن تبقى مجرد تجارب توضيحية، فمرحبًا بك في تشغيلها، ومرحبًا بك في المساهمة في تطويرها معنا.
Portal
https://github.com/PKU-YuanGroup/OpenAI4S
https://www.chatexcel.com/homesite/openAI4S
هذا المقال من حساب WeChat "Quantum Bit"، الكاتب: متابع التكنولوجيا المتقدمة