# \#co-scientist **URL:** https://discuss.pytorch.kr/tag/co-scientist/8429.md [최신](https://discuss.pytorch.kr/latest.md) · [카테고리](https://discuss.pytorch.kr/categories.md) · [태그](https://discuss.pytorch.kr/tags.md) --- ## [OpenScience: 문헌 조사부터 실험과 논문 작성까지 수행하는 오픈소스 AI 연구 워크벤치](https://discuss.pytorch.kr/t/openscience-ai/11185)
**Author:** [@9bow](https://discuss.pytorch.kr/u/9bow)\ **댓글:** 0\ **마지막 업데이트:** [7월 10, 2026, 11:30오전 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/openscience-ai/11185 "2026-07-10T11:30:39Z")
OpenScience 소개 OpenScience는 과학 연구를 위한 오픈소스 AI 워크벤치입니다. 연구 목표 하나를 주면 유능한 공동 연구자가 일하는 방식으로 연구 루프 전체를 진행합니다. 중요한 논문을 읽고 가설을 세우고, 코드를 작성해 실행하고, 실제 컴퓨트 위에서 실험을 돌리고, 주요 과학 데이터베이스를 조회한 뒤 결과를 정리해 씁니다. Synthetic Sciences가 공개했으며 머신러닝, 생물학, 물리학, 화학 분야의 실제 연구 작업을 목표로 만들어졌습니다. 실행 형태는 브라우저 안의 워크스페이스입니다. 파일 트리, 에디터, 터미널, 세션 기록을 갖추고 분자 구조, 유전체, 플롯을 본문 안에 바로 렌더링합니다. 모델에는 종속되지 않습니다. Anthropic, OpenAI, Google을 비롯한 수십 개 프로바이더의 프런티어 모델과 오픈 웨이트 모델을 자신의 API 키로 연결해 쓰며, 계정 가입 없이 시작할 수 있고 키는 사용자의 머신에만 남습니다. 에이전트 구성도 연구 흐름에 맞춰져 있습니다. 기본 research 에이전트에 biology, physics, ml 전문 에이전트가 더해지고, 비평(critique)과 문헌 조사(literature review)를 맡는 서브에이전트, 읽기 전용 계획(plan) 모드가 함께 제공됩니다. OpenScience의 연구 도구: 290개 이상의 스킬과 30여 개 과학 데이터베이스 스킬은 290개 이상이 내장되어 있습니다. DeepSpeed, PEFT, TRL을 이용한 학습과 평가, 데이터셋 작업 같은 ML 엔지니어링 영역부터 분자·임상 생물학, 화학정보학(cheminformatics), 논문과 LaTeX 작성, 도표 제작, Modal 같은 클라우드 컴퓨트 연동까지 이어집니다. 여기에 UniProt, PDB, Ensembl, ChEMBL, PubChem, arXiv, OpenAlex, Semantic Scholar 등 30여 개 과학 데이터베이스가 에이전트가 직접 조회할 수 있는 도구로 붙어 있어, …