OpenScience – 과학 연구 전 과정을 실행하는 오픈소스 AI 워크벤치

핵심 기능
동작 구조
설치와 실행
누가 쓰면 좋은가
주의할 점
라이선스
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참고 자료

OpenScience는 과학 연구용 AI 워크벤치다. 목표를 주면 관련 논문을 읽고, 가설을 세우고, 코드를 작성·실행하고, 실험 결과를 분석한 뒤 보고서까지 작성하는 연구 루프를 브라우저 작업공간에서 이어 간다.

일반 챗봇은 논문 요약과 코드 제안에 강하지만, 실제 연구는 문헌 검색, 데이터베이스 조회, 실험 코드, 컴퓨트, 결과물 관리가 한 흐름으로 이어져야 한다. OpenScience는 이 흐름을 로컬 서버와 브라우저 UI, 에이전트 런타임, 과학 도구 레이어로 묶는다. 2026년 7월 13일 기준 GitHub 스타는 약 2.3k이며 Apache-2.0 라이선스로 공개되어 있다.

핵심 기능

기능	설명
연구 루프 실행	문헌 조사, 가설, 코드, 실험, 분석, 작성까지 한 세션에서 처리
전문 에이전트	기본 research 에이전트와 biology, physics, ml specialist, critique, literature-review 서브에이전트
290개 이상 스킬	DeepSpeed, PEFT, TRL, 데이터셋, 분자·임상 생물학, LaTeX, 도표, 클라우드 컴퓨트 등
과학 데이터베이스	UniProt, PDB, Ensembl, ChEMBL, PubChem, arXiv, OpenAlex, Semantic Scholar 등 약 30개 이상
브라우저 작업공간	파일 트리, 에디터, 터미널, 세션 히스토리, 분자·구조·유전체·플롯 렌더링
확장성	LSP, MCP 서버, 플러그인, 커스텀 에이전트·명령, TypeScript SDK

동작 구조

OpenScience는 로컬 서버가 브라우저 UI, 에이전트 런타임, 도구 계층을 제공하는 방식으로 동작한다. 모델 호출은 Anthropic, OpenAI, Google, 오픈웨이트 모델 제공자 등 여러 백엔드로 라우팅할 수 있고, 사용자는 자신의 API 키를 넣어 실행한다.

목표 입력
  -> 연구 에이전트 계획
  -> 문헌·DB·셸·에디터·MCP 도구 호출
  -> 코드/실험 실행
  -> 결과 분석 및 문서 작성

세션, 산출물, 출처 정보는 디스크에 저장된다. Atlas라는 Synthetic Sciences의 관리형 플랫폼도 있지만, 자체 API 키를 쓰는 bring-your-own-key 방식은 별도 계정 없이 무료로 사용할 수 있다.

설치와 실행

npm install -g @synsci/openscience
openscience

전역 설치가 부담스럽다면 다음처럼 한 번에 실행할 수 있다.

npx synsci

API 키는 환경변수로 설정하거나 CLI/브라우저 UI의 Credentials 패널에서 추가한다.

export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
openscience ~/code/my-project

누가 쓰면 좋은가

ML 연구자: 논문 조사, 실험 코드 작성, 학습·평가 반복을 한 작업공간에 묶고 싶을 때
생명과학·화학 연구자: UniProt, PDB, PubChem, ChEMBL 같은 데이터베이스를 에이전트 도구로 연결하고 싶을 때
연구 자동화 팀: 스킬과 MCP로 사내 데이터베이스, 컴퓨트, 실험 도구를 연구 에이전트에 붙이고 싶을 때

주의할 점

OpenScience의 에이전트는 샌드박스가 아니다. 권한 시스템은 사용자가 무엇을 실행하는지 알게 해 주는 장치이지 격리 경계가 아니다. 민감한 연구 데이터나 위험한 코드를 다룰 때는 컨테이너나 VM 안에서 실행하는 편이 안전하다.

라이선스

Apache-2.0. OpenScience는 Synthetic Sciences의 독립 프로젝트이며 Anthropic의 공식 제품이 아니다.

참고 자료

OpenScience — Synthetic Sciences (2026-07-13 확인)
synthetic-sciences/openscience — GitHub 공식 저장소

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