面向 AI for Science 的下一阶段，上海人工智能实验室（上海AI实验室）较早布局科研智能体方向，已形成从书生多模态科学大模型Intern-S1-Pro、多智能体框架Intern·Agent、科学智能上下文协议SCP到科研智能体工作台InternAgentS的连续科研进展。近期，Claude Science 的发布让科研智能体工作台进入更多研究者视野，也进一步凸显了国内科研社区对开源、本地部署、多模型适配方案的需求。
基于前期积累，上海AI实验室第一时间开源InternAgentS，面向国内外科研人员提供一个国产开源、可本地部署、可扩展、可接入多类模型与科研工具的科研智能体工作台。在论文阅读、实验分析、代码迭代、结果整理、远程计算和科研写作等高频任务中，InternAgentS将原本分散在不同工具和环境中的科研环节整合到同一项目空间中，使智能体能够在完整上下文中协助研究者推进科研项目。
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主页链接：https://internagents.github.io/
InternAgentS 在模型选择上不受单一模型限制，既可以接入 DeepSeek、Qwen、Kimi、GLM、Intern-S 等国产模型，也可以连接 Claude 或部署在本地及机构内网的私有模型服务。这意味着，用户不仅可以把项目文件和计算任务留在本地，还可以让模型推理本身也留在本地或机构内网，减少未发表论文、实验数据、企业研发资料和项目文件外流的风险。
对于高校实验室、企业研发部门、国产化环境和高隐私科研场景，这一点比单纯的云端 AI 工作台更重要。InternAgentS 强调的是一条长期可建设的开放路径：科研工作台不被单一模型、单一云服务或单一工具生态绑定，而是能够根据不同机构、不同学科和不同安全要求进行灵活部署与扩展。
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相比于强调单一场景结果，我们更希望通过开源与社区共同拓展其在真实科研流程中的能力边界，推动科研智能体在更多领域、更多任务和更多工具环境中持续演进。
我们诚挚邀请科研人员、开发者和开源社区参与共建 InternAgentS：共同完善科研 Skills 使用范式，接入更多科学工具、数据资源和计算环境，推动 SCP 生态适配，优化项目交互体验，补充真实科研工作流样例，让科研智能体基础设施在开放协作中不断成熟。
从科学多模态大模型Intern-S1 到 Intern-S1-Pro，从多智能体框架到科研智能体工作台，上海AI实验室已经形成面向AI4S的系统布局。InternAgentS 的开源，进一步将这一布局推向真实科研流程。面向未来，InternAgentS 将继续与书生科学多模态大模型及全链路开源工具体系等协同演进，为开放、可信、可扩展的 AI4S 基础设施建设提供重要支撑。
欢迎全球研究者、开发者和开源社区试用、反馈、贡献与共建。
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