简介

ScienceDiscovery 是一个基于 JiuwenSwarm 构建、在本地运行的科研工作台：智能体阅读文献、在沙箱中编写并运行代码，并记录每一项结果的 来源。全部过程在你自己的机器上执行，处理你自己的文件，使用你自己的模型密钥。

安装

预打包二进制是完成首次运行的最短路径。请在 Releases 页面下载与架构匹配的 ScienceDiscovery-<version>-linux-x86_64（x86_64）或 ScienceDiscovery-<version>-linux-aarch64（arm64）。 将下载的文件重命名为 ScienceDiscovery 后，执行：

chmod +x ./ScienceDiscovery
./ScienceDiscovery serve

打开 serve 输出的 Open to sign in 链接，浏览器将自动保存本地服务访问令牌，无需手动复制。该令牌不同于模型 API Key；此链接可访问本机工作区，请勿外传。Web 界面位于 http://127.0.0.1:4310，终端窗口仅运行服务进程。

运行预打包二进制时，唯一需要自行安装的依赖是 Bubblewrap。部署指南 说明如何从源码构建便携二进制、以本地源码模式进行开发，以及使用 Docker 完成高级容器运维。 其中的二进制与本地模式首次启动排障 可处理常见问题。所有部署方式默认使用 JiuwenSwarm 后端；部署指南说明各方式的具体操作。

配置模型

ScienceDiscovery 不内置模型，需接入你自己的 API。打开左侧栏底部的系统设置，再进入 模型注册表。选择预置服务商或手动添加服务商，填写服务商信息和 API Key 后点击保存并连接。 该操作会登记服务商的模型并测试第一个模型的连通性；如果这是系统中的第一个模型，它也会自动成为 默认任务模型。已有模型时，请在模型注册表顶部的全局默认任务模型中选择。

各字段的含义，以及可改用环境变量配置的项，参见配置参考。

第一个任务

新建 Project 与 Session，将 CSV 或 PDF 拖入工作区，并描述分析目标。首次执行代码前会出现权限卡片， 批准后可在时间线查看工具调用与结果；任务登记为产物的生成文件可在工作区的产物区查看。 完整步骤参见快速开始。

核心能力

能力	说明	参考
文献与数据接入	内置连接器直达文献库与数据库；PDF 被解析为可引用的证据	文献调研 · 自定义 MCP
沙箱内代码执行	智能体在 fail-closed 沙箱中编写、调试并运行 Python、R 与 Shell	沙箱执行
复杂任务拆解	任务规划与多智能体协同将任务分发给子智能体和跨领域 Skill 库	子智能体编排 · Skill
全链路溯源	代码、环境、日志与引用证据按产物记录；开启记忆图谱后整条链路可点击追溯	审阅与溯源 · ScienceMemory

环境要求

路径	运行环境要求
预打包二进制	Linux x86_64/aarch64（Windows x64 可通过 WSL 2 运行）、Bubblewrap
本地源码模式	Linux（含 WSL 2）或 macOS；Node.js 22.19+、pnpm 11.1.2、Python 3、uv 0.9+、Git
Docker	Linux、macOS 或 Windows 上的 Linux 容器；容器内需支持 Bubblewrap 和非特权用户命名空间

托管科学环境基于固定版本的 micromamba 运行，无需在系统中安装 Python、R 或 conda。

文档

分类	文档
快速开始	快速开始 · 部署
进阶设置	自定义 MCP · 网络代理 · ScienceMemory
参考	配置 · REST API · 内置工具 · 运行时行为
开发者文档	整体架构 及开发者文档导航

完整中文导航参见文档站；开发环境与测试命令参见 CONTRIBUTING.md。

加入社区

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许可证

Apache License 2.0。

本产品仅作为流程编排工具，不包含 AI 模型能力；用户在连接 AI 模型用于特定业务场景时，需自行承担欧盟 AI 法案等相关合规义务。