文書に根ざした対話、論文読解、科学ワークフロー、研究実行のためのセルフホスト可能な AI 研究ワークスペース。
あなたのファイルを根拠に、論文を中心に整理し、そのまま実行へ進めます。
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DiscoveryOS はサーバー上のフォルダを、文書に根ざした対話、論文読解、科学ワークフロー、研究実行のための AI ネイティブなワークスペースに変えます。
研究者、開発者、研究室チーム、セルフホスト派のために設計されており、単なるチャット UI ではなく、実ファイルに基づく回答、再利用可能なスキル、そして読解から実行までつながる流れを提供します。
ワークフロー：ワークスペースを開く -> ファイルを RAG に同期 -> 根拠付きで質問する -> 論文を読む -> マルチエージェント討論を行う -> ノートとアイデアを生成する -> リモート研究タスクを実行する
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- Dockerデプロイメントサポート: Dockerfile、docker-compose.yml、および完全なDockerデプロイメントガイドを追加し、セルフホスト型本番環境に対応
- 200以上の新しい組み込みスキル: バイオインフォマティクス、ケモインフォマティクス、ゲノミクス、物理学、創薬パイプラインを含むスキルライブラリを拡充
- スキルクリエーターフレームワーク: カスタムスキルの構築・テスト向けに、評価・ベンチマーク・検証ツールを備えた新メタスキルを追加
- テキスト→CADスキル: 自然言語の説明をCadQueryで3D CADモデル（STL/STEP）に変換する新しいエージェントスキル。環境のセットアップも自動で行われます
- ワークスペース画像ピッカー: エージェントパネルに新たに追加されたダイアログUIで、ワークスペース内の画像を閲覧・選択して会話に添付できます
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- 画像貼り付けサポート: チャット入力欄に画像を直接貼り付けて、マルチモーダルAI会話が可能になりました
- ディープリサーチ・ロールスタジオ: 新しいロールスタジオパネルで、深度研究ワークフローのカスタム研究者ロールを設定・管理できます
- 論文検索ソースの拡張: Paper StudyにBioRxiv、PubMed、PubChemが検索可能な論文ソースとして追加されました
- 動的モデル検出: エージェントパネルが各AIプロバイダーから利用可能なモデルを自動取得し、組み込みリストとマージして表示
- モデル別 Base URL ルーティング: 中国系AIプロバイダー（shlab、qwen、moonshot、deepseek、minimax、zhipu）で
<PROVIDER>_<MODEL>_BASE_URL環境変数によるモデル単位のエンドポイント設定が可能に - 実行時ツール呼び出し切り替え:
<PROVIDER>_TOOLS_ENABLED=true/false環境変数でプロバイダーごとのツール呼び出しをコード変更なしに動的に切り替え可能
- マルチモーダルLLMサポート: 論文研究とエージェントワークフローで、標準LLMとマルチモーダルLLM（mLLM）の両方をサポート。設定およびモデルセレクターでコンテキストごとに切り替え可能。
- GitHub スキルインポートプレビュー: インポート前に GitHub リポジトリのスキルを閲覧・確認し、選択してインポートできる新しいプレビューワークフローを追加
- Obsidian ノートエクスポート: 論文スタディパネルから、豊富な YAML フロントマター・図・ウィキリンクを含む構造化された Obsidian 互換ノートを直接生成
- タスク別モデル選択: 新しいモデルセレクター UI により、論文スタディの各タスク（要約・批評・ノートなど）ごとにデフォルト AI モデルを個別に上書き可能
- ノートディスカッションビュー: 論文ノート用の全画面ディスカッションビューを新設し、生成されたノート内容を中心としたスレッド形式の AI 支援会話を実現
- リモート HPC/SLURM 実行: 深層調査セッションが SSH 経由でリモートクラスターで実行可能に。rjob、rlaunch、SLURM スケジューラーに対応し、ファイル転送とジョブライフサイクル管理をサポート
- Kubernetes クラスター設定 UI: K8s コンテキスト、PVC バインディング、コンテナイメージをマルチクラスター環境で再起動なしに動的設定できる新しい設定パネル
- リモートプロファイルバインディング: 深層調査セッションを事前設定済みの SSH/リモート計算プロファイルに紐付け、再現可能な分散型研究ワークフローを実現
- 深層リサーチモジュール: 多段階オーケストレーション、レビュアー討議、実行計画、ワークフローグラフUIを備えた完全AI驱動の科学研究パイプライン
- 実行パイプライン: Slurmジョブ送信、データセット管理、前処理、リモート実行器をサポートする自動化実験実行システム
- ClawHub スキルインポート: ClawHub から専用 API エンドポイントとインポートダイアログを通じて、スキルを直接インポートできる新しい連携機能
- コードプレビューパネル: シンタックスハイライトと保存状態のトラッキングに対応した、エディタ内コードプレビューコンポーネントを新規追加
- 論文学習キャッシュ: 論文学習セッションの永続的なキャッシュ層を追加し、再読み込みのパフォーマンスと状態の継続性を向上
DiscoveryOS は研究中心の知識作業向けセルフホスト型 Web アプリです。ワークスペース管理、RAG チャット、論文検索とレビュー、再利用可能な科学スキル、Agent ベースの実行機能を 1 つにまとめています。
ファイルブラウザ、ノートツール、論文リーダー、自動化コンソールを行き来する代わりに、1 つのワークスペースでフォルダを開き、内容を同期し、根拠付きで質問し、論文を読み、多段階の研究タスクを進められます。
- ワークスペース中心 - サーバーフォルダを、ファイル、ノート、会話履歴、実行コンテキストを持つ持続的な研究ワークスペースとして扱えます
- 根拠のある AI 回答 - 自分の文書やコードに対して、引用付きの RAG ベース回答を得られます
- 研究向けワークフロー - 論文読解、構造化されたマルチエージェント討論、文献からの新方向生成を行えます
- 科学スキルを内蔵 - 創薬、ゲノミクス、タンパク質科学などにまたがる 206 個の SCP 科学スキルを導入・活用できます
- 会話だけで終わらない - 読解や計画から、ジョブ送信、監視、結果収集、次の提案へ進めます
- セルフホストと多モデルに対応 - OpenAI、Anthropic、Gemini、および互換エンドポイントで動作します
git clone https://github.com/InternScience/DiscoveryOS.git
cd DiscoveryOS
npm install
npm run devhttp://localhost:3000を開く- Settings ページで AI プロバイダーを 1 つ設定する
- ワークスペースを開くか clone したら
Syncを押して RAG インデックスを作成する - OS ごとの前提条件や本番デプロイは
getting-started/installation.mdを参照
- ローカルのファイルやコードに対して、引用付きで質問できる
- 1 つのワークスペースで論文を検索、要約、レビューできる
- 批判的検討や再現性の視点を含む 5 役の構造化討論を実行できる
- 要約、FAQ、ブリーフ、タイムライン、研究アイデアを生成できる
- 科学スキルを読み込み、再利用可能なドメインワークフローを起動できる
- 承認ゲート、監視、結果分析付きで研究タスクを管理できる
| やりたいこと | 入口 | その後の流れ |
|---|---|---|
| 自分のファイルと対話したい | ワークスペース + RAG チャット | フォルダを開いて Sync を押し、引用付きで質問する |
| 論文を読み解きたい | 論文読解 | 論文を検索して要約し、そのまま討論やノートに進む |
| 多角的にアイデアを検証したい | マルチエージェント討論 | 役割ベースのレビューで批判、根拠収集、再現性検討を行う |
| 読解から新しい方向を作りたい | 研究アイデア生成 | 方向性を生成し、選択肢を比較してノートへ保存する |
| リモート環境で研究作業を実行したい | 研究実行ワークスペース | コード確認、変更承認、ジョブ送信、監視、結果回収まで進める |
| 層 | ワークフローでの役割 |
|---|---|
| ワークスペース | ファイル、ノート、会話コンテキスト、プロジェクト状態を保持 |
| ナレッジ | ファイルを RAG インデックスへ同期し、回答を根拠付きにする |
| 論文ワークベンチ | 文献検索、要約、討論、アイデア生成を担当 |
| スキル | 再利用可能なドメインワークフローとツール指向の能力を追加 |
| 実行 | ワークフローをリモートジョブや実験ループへ拡張 |
文献を検索し、論文をプレビューし、要約したあと、そのまま討論やアイデア生成へ進めます。
- 1 つの UI から複数ソースを検索
- AI によるクエリ拡張で探索範囲を広げる
- ワークスペースを離れずに論文プレビューを開く
- 出力をノートへ保存して再利用
モデレーター、リテラチャー担当、懐疑派、再現担当、記録担当などの役割で構造化レビューを行います。
- 決められた段階的フローで討論
- 根拠、手法、限界、再現性の懸念を比較
- 自由形式のチャットより追いやすいレビュー記録を生成
- 論文全文コンテキストでより深い分析を実施
コード確認からジョブ送信、結果分析までをガイド付きの流れで進めます。
- Agent 支援でリポジトリを確認し、パッチを提案
- 高リスクな手順には明示的な承認チェックポイントを設置
- Shell、Slurm、
rjobバックエンドでジョブを送信 - 状態監視、成果物回収、次の提案を実施
| 機能 | できること |
|---|---|
| ワークスペース管理 | サーバーフォルダを持続的な AI ワークスペースとして扱う |
| ファイルブラウザ | 閲覧、アップロード、作成、編集、プレビュー、同期 |
| RAG チャット | インデックス済みファイルに対する引用付き質問応答 |
| 論文読解 | 論文の検索、要約、確認を 1 か所で実施 |
| 討論モード | 構造化された多役割の論文討論を実行 |
| 研究アイデア生成 | 新方向や分野横断のアイデアを生成 |
| スキルシステム | 再利用可能な科学スキルとワークフローを導入 |
| 研究実行 | 承認ゲートと監視付きで実験ループを実行 |
| マルチエージェントセッション | タブやプロジェクトごとに独立した実行コンテキストを保持 |
| マルチ LLM 対応 | OpenAI、Anthropic、Gemini、互換エンドポイントを利用 |
- ここから始める - Overview, Installation
- 設定とデプロイ - Deployment, Environment Variables, Configuration
- 使い方 - Features, API Reference
- トラブル対応と開発 - Troubleshooting, Development Guide
- セットアップや使い方で困ったら？ まずは https://InternScience.github.io/DiscoveryOS/ のドキュメントを確認
- バグ報告や機能提案をしたい？ https://github.com/InternScience/DiscoveryOS/issues を利用
- 直接話したい？ 中国語版ページ
README_CN.mdの Feishu コミュニティを参照
- ライセンス - Apache-2.0、詳しくは
../LICENSEを参照 - リポジトリ - https://github.com/InternScience/DiscoveryOS
- ドキュメント - https://InternScience.github.io/DiscoveryOS/