Wolido/OpenAaaS

OpenAaaS — Open Us to the Agentic World
一个开放的 Agent-to-Agent 编排网络：网络中的节点是完整 Agent 实例构成的能力锚点，任何外部主智能体都可以发现、委派并组合它们。
官网 ·
论文 ·
server 文档 ·
agent-core 文档 ·
使用指南 ·
MCP 适配器 · PI 扩展 ·
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
重要更新
- **2026 年 8 月 — AutoGluonAgent表格机器学习智能体上线公共服务器**：面向结构化表格数据的自动机器学习服务，自动识别目标列并完成分类/回归建模，无需手动建模，详见下方当前可用服务表格。
- **2026 年 8 月 — IDM-Alpha材料科学文献研究助手后端升级**：材料科学文献问答的回答准确度大幅提升。
- **2026 年 8 月 — AFLOW材料数据库查询智能体上线公共服务器**：用自然语言即可查询 AFLOW 材料数据库，无需了解查询语法，详见下方当前可用服务表格。
---
🚀 Quick Start
| 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 |
---
什么是 OpenAaaS?
**AaaS**——Agent as a Service。此处的 "Service" 不指传统 SaaS 的中心化托管与订阅，而指能力的**发布、发现、委派与组合**：每个节点将自身 Agent 能力发布为网络中的可发现单元；网络之外的主智能体发现这些能力后，即可向节点委派任务并整合结果。
> **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。这些节点构成共享的能力基础设施；网络之外，无数主智能体——pi、Claude Code、Cursor 或自研 Agent——各自通过 OpenAaaS 协议发现和组合这些能力节点，把手伸向数据所在的任意角落。
由 Google 发布、现由 Linux Foundation 托管的 **A2A** 协议同样致力于 Agent 间互操作，但采用点对点直连模型：每个被调用 Agent 必须在 Agent Card 中声明一个可寻址的 HTTP 端点供客户端访问，异步场景还需双向网络可达以接收 webhook 回调。在无公网 IP、受严格出站防火墙和 NAT 约束的科研实验室环境中，该协议对被调用方不可用——Agent 无法被外部寻址，也无法接收回调；但作为发起方，在出站网络中可正常使用。OpenAaaS 采用单向出站 HTTP 短轮询模型，节点仅需主动访问公网服务器即可入网，无需公网 IP、无需开放入站端口。
| 操作视频 | 截图 |
|:---:|:---:|
| | **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。
---
为什么选择 OpenAaaS?
1. Agent 编排，节点即 Agent
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。
2. 数据原地处理，零迁移
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** |
3. 免规范化接入，即插即用
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。
4. 近数据端计算，低门槛部署
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。
---
如何使用？
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：** **
当前可用服务
| 名称 | 描述 |
|---|---|
| AutoGluonAgent表格机器学习智能体 | 基于 AutoGluon Tabular 的结构化表格自动机器学习服务。自动完成数据读取、目标列识别与分类/回归建模、训练评估及预测，支持 CSV、TSV、Parquet 数据；不支持 CV、自然语言等深度学习任务。 |
| AFLOW材料数据库查询智能体 | 面向 AFLOW 材料数据库的自然语言查询执行器。将材料研究意图转换为经过校验、范围受限的 AFLOW 查询，返回便于阅读的 Markdown 响应与结构化结果文件；无需了解 AFLUX 查询语法，支持查询执行与结果比较。 |
| IDM-Alpha材料科学文献研究助手 | 基于数十万篇材料科学论文语料构建的检索增强生成（RAG）文献研究助手，支持文献问答、论文解读与跨论文综述，可生成深度阅读报告。适用于金属材料、陶瓷材料、复合材料等方向。 |
| 扶摇多专家研讨系统 | 面向材料科学问题的多专家会议研讨系统，从多视角拆分复杂问题并输出深度研讨结论。 |