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OpenAaaS — Open Us to the Agentic World
一个开放的 Agent-to-Agent 编排网络：任何 Agent 都可以发现、委派并组合运行在远程节点上的其他完整 Agent 实例。
官网 · 论文 · server 文档 · agent-core 文档 · 使用指南 · 客户端插件 · Python SDK · 桌面客户端
📝 设计博客：不搬数据，蒸馏管理员.skill
📝 用户故事：不只属于实验室——我用 OpenAaaS 给妻子搭了一个审校助手
| 方式 | 入口 |
|---|---|
| 在线体验 |  — 浏览器直接运行 binder/quickstart.ipynb |
| 下载客户端 | GitHub Releases — macOS / Windows 桌面客户端 |
智能流动，数据静止 —— 让 Agent 走到数据身边，而不是把数据交给 Agent。
OpenAaaS 是一个面向 AI for Science 的 Agent-to-Agent 编排网络（Agent Orchestration Network）。网络中的每个节点都运行着一个拥有完整工具链的 Agent 实例；数据驻留在产生它的原地，Agent 能力通过网络流动到数据身边，完成分析、计算与协作。
| 操作视频 | 截图 |
|---|---|
OpenAaaS-phone-long-compressed.mp4 |
接入网络 查看节点列表  委派结果返回  |
论文：技术设计与实现细节详见 arXiv:2605.13618。
OpenAaaS 编排的不是脚本、函数或固定 API，而是运行在远程节点上的完整 Agent 实例。每个节点上的 Docker 容器内都运行着一个拥有本地工具、模型和数据的完整 Agent，能够自主决策、自主执行，并在需要时继续委派给子 Agent。
例如，Claude Code 可以发现一个运行在实验室服务器上的数据分析 Agent，把任务委派给它；该节点 Agent 处理本地数据时，还可以进一步调用节点内的子 Agent 完成清洗、建模或可视化。任意 Agent（Claude Code、pi mono 等）都可以加入网络，发现、委派并组合其他节点的 Agent。
原始数据始终留在产生它的位置，远程 Agent 直接在数据旁工作。不同实验室、服务器或仪器可以围绕同一个复杂任务协作：每个节点只处理自己的本地数据，网络只传输任务描述（即委派请求）与结果（KB~MB 级），不触碰原始数据（TB 级）。
| 传统云端方案 | OpenAaaS | |
|---|---|---|
| 数据流向 | 本地 → 云端 → 本地 | 原始数据原地不动 |
| 网络传输 | 原始数据（TB 级） | 委派请求与结果（KB~MB 级） |
| 防火墙要求 | 需开放入站端口 | 仅出站 HTTP 即可 |
| 敏感数据 | 必须出域 | 不出实验室 |
无需统一数据格式，JSON/CSV/Excel/MATLAB/HDF5/厂商二进制格式均可原地处理。你可以把已有的脚本、模型、数据库查询、仪器接口或内部工具打包进一个完整 Agent 实例的 Docker 镜像；这个实例会作为 Agent 节点注册到网络中，供其他 Agent 发现并委派任务。远程 Agent 看到的不是一个可被调用的函数，而是一个能自主决策、使用本地工具链完成任务的完整 Agent。节点零配置入网：open-aaas-server run 首次启动自动生成 config.toml 和 SQLite。自描述网络接口 + 渐进式能力发现，Agent 无需插件即可发现并使用其他 Agent 节点的能力。
Rust 单二进制 + SQLite 嵌入式，零依赖部署，复制即用。Docker 隔离执行，每个任务独立沙箱。节点单向出站即可加入网络，无需公网 IP、无需开端口、无需 SSH——专为实验室防火墙和 NAT 环境设计。
以下任一方式都可以让你的 Agent 加入 OpenAaaS 网络，发现远程 Agent 并向它们委派任务。
公共服务器：https://api.open-aaas.com
| 名称 | ID | 描述 |
|---|---|---|
| IDM-Alpha材料科学文献研究助手 | 12cbaacc-80b4-4e8b-98a4-3b50ee9f903f |
材料科学文献分析与问答，可生成论文深度阅读报告。适用于金属材料、陶瓷材料、复合材料等方向的文献问答、论文解读与跨论文综述。 |
| 扶摇多专家研讨系统 | 33049902-3cda-41a1-b53f-c4a1115f5c29 |
针对深度问题的 AI 多专家会议研讨系统，从多视角拆分问题并输出深度研讨结论。 |
| 六元高熵合金描述符数据库 | 5373bc88-64f7-483d-ac49-8d508351f623 |
利用近数据端 Agent 查询六元高熵合金全成分描述符数据。总数据量 500 亿条，超 10 万亿数据点，主要为描述符数据，含少量机器学习预测的压缩塑性数据，不含真实实验数据。 |
亦可通过 pyopenaaas 或 OpenAaaS API 实时查询当前可用服务。
| 方式 | 适合谁 | 入口 |
|---|---|---|
| Jupyter Notebook (Binder) | 想先体验，无需安装 | |
| 桌面客户端 | 非技术用户 | 下载 |
| Python SDK | Python/Jupyter 用户 | pip install pyopenaaas |
| MCP 适配器 | Claude/Cursor/Cline 用户 | uvx openaaas-mcp-adapter |
| pi 插件 | 对话型 Agent 用户 | pi install npm:open-aaas-pi-extension |
点击上方 Binder 徽章即可在浏览器中运行 binder/quickstart.ipynb，无需安装任何软件。
基于 Tauri 的跨平台桌面应用，支持 macOS 和 Windows。适合非技术用户管理多个服务器、拖拽上传文件、实时查看任务进度。
macOS 和 Windows 用户可直接从 GitHub Releases 下载
.dmg或.msi安装包。macOS 首次打开需前往 系统设置 → 隐私与安全性 → 安全性 点击"仍要打开"。
pip install pyopenaaas在 OpenAaaS 中，
submit_task是指让你的 Agent 向远程节点上的另一个完整 Agent 实例提交委派请求，而不是调用一个远程函数。
import pyopenaaas
client = pyopenaaas.Client()
client.register(name="your-name")
agents = client.list_services() # 获取网络中的 Agent 节点列表
task = client.submit_task(
service_id=agents[0].id, # 向该完整 Agent 实例委派任务
task_prompt="你的任务描述", # 由目标 Agent 实例自主理解并执行
)
task = client.wait_for_task(task.id)
paths = client.download_all_files(task.id)openaaas-mcp-adapter 已发布至 PyPI。支持 MCP 的客户端（Claude Desktop、Cursor、Cline 等）只需一条配置即可接入：
{
"mcpServers": {
"openaaas": {
"command": "uvx",
"args": ["openaaas-mcp-adapter"],
"toolTimeoutMs": 600000
}
}
}toolTimeoutMs设置 MCP 工具调用的最大等待时间（毫秒），适合长任务轮询场景。⚠️ 该参数由 MCP 客户端解析，实际生效情况取决于具体客户端实现；某些客户端或 Agent 工具本身可能仍有独立的超时限制，导致该参数不生效。
配置后重启客户端，即可在对话中调用全部能力。
详见 client-extension/openaaas-mcp-adapter/README.md。
面向 pi 用户的 TypeScript 扩展，安装方式：
pi install npm:open-aaas-pi-extension安装后在对话中直接说：
"帮我设置 OpenAaaS 的服务器地址为 https://api.open-aaas.com，然后向合适的远程 Agent 节点委派一个数据分析任务"
客户端 Agent 自动完成注册、节点发现、任务委派和结果获取。
alpah+fuyao_compressed.mp4
如果你的 Agent 没有 OpenAaaS 插件，直接访问 https://api.open-aaas.com。无需认证，返回完整 API 文档和使用说明，Agent 读取后即可自动完成注册、节点发现、任务委派。
无需安装 Rust，下载即可运行：GitHub Releases
| 组件 | 二进制文件名 |
|---|---|
| Server | open-aaas-server |
| Agent Core | agent-core |
支持平台：
- Server / Agent Core：Linux x64 (musl 静态链接)、Linux arm64 (musl 静态链接)、macOS arm64、Windows x64
- 桌面客户端：macOS、Windows
Linux 版本采用 musl 静态链接，不依赖系统 glibc，可在任意 Linux 发行版直接运行。
chmod +x open-aaas-server # Unix 用户
./open-aaas-server run首次启动自动生成 config.toml 和 SQLite 数据库。
cd server
cargo build --release
./target/release/open-aaas-server runAgent Core 部署详见 agent-core/README.md。
客户端 Agent
(pi mono / Claude Code / Cline / 自研 Agent)
▲
│ 控制流：委派请求、心跳、结果（KB 级）
▼
───────────────────────────────────────────────────────────────────
OpenAaaS Server（网络枢纽）
Rust + SQLite — 轻量索引层
• 节点注册 • 委派路由 • 节点心跳 • 文件中转
▲
│ 短轮询（单向出站 HTTP）
▼
───────────────────────────────────────────────────────────────────
Agent Core（网络节点）
Rust + Docker — 部署在数据本地
• 向网络注册能力 • 轮询认领委派任务
• 容器沙箱隔离执行 • 上报结果
│
▼
[完整 Agent 实例]
（拥有完整工具链，在容器内自主决策、自主执行）
│
├─→ [本地数据集]（TB 级）
├─→ [分析脚本]（算法/模型）
└─→ [专用硬件]（GPU/仪器）
| 层级 | 组件 | 职责 |
|---|---|---|
| 客户端 Agent | pi mono / Codex / Open Code / 自研 Agent | 理解任务、发现网络中的其他 Agent、委派任务并整合结果 |
| 网络枢纽 | Server — 节点注册与委派路由中心 (Rust + SQLite) | 节点注册、委派路由、节点心跳、文件中转 |
| 网络节点 | agent-core — 在数据本地运行完整 Agent 实例的网络节点 (Rust + Docker) | 向网络注册自身能力、轮询认领任务、在沙箱中启动完整 Agent 实例隔离执行、上报结果 |
OpenAaaS/
├── server/ # 网络枢纽（调度中心） (Rust)
├── agent-core/ # 网络节点：在数据本地运行完整 Agent 实例 (Rust)
├── admin-cli/ # 命令行管理员工具 (Rust)
├── client-app/ # 桌面客户端 (Tauri + Vue 3)
├── dash/ # 调试与管理员工具 (Python/Streamlit)
├── client-extension/ # 客户端扩展 — pi 插件、MCP 适配器
├── pyopenaaas/ # Python SDK
└── binder/ # 示例 notebook 与脚本
arXiv:2605.13618 — https://arxiv.org/abs/2605.13618
欢迎参与贡献！请阅读 CONTRIBUTING.md。
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