LabOS

下一代全自动科研实验平台

覆盖完整研究生命周期：创意生成 · 文献调研 · 假设设计 · 实验执行 · 论文撰写

本地优先 · 多模型支持 · 完全开源

English · 快速开始 · 功能截图 · 贡献指南 · 路线图

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✦ 核心能力

研究流水线 · 四阶段自动化  │  AI 对话 · 多模型流式对话  │  实验执行 · SSH 远程 GPU 服务器  │  Codex 集成 · AI 自动写实验代码

记忆系统 · 跨实验知识持久化  │  多模型配置 · 通用 / 代码 / 论文 / 实验 独立配置  │  阶段报告 · 调研→分析→实验  │  本地优先 · 数据全在你手里

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演示视频

🎬 点击观看 LabOS 演示视频（4分钟中文讲解）

也可以在 Releases 页面 直接下载观看

功能截图

📊 概览面板 — 快速了解项目概况，一键导航到对话、项目或新建实验

📁 项目管理 — 多项目管理，每个项目关联独立的实验、记忆和论文库

🧪 实验流水线 — 四阶段流水线运行状态、阶段审批、实验日志

特性

功能	描述
🔬 四阶段研究流水线	创意生成 → 方案设计 → 实验执行 → 论文撰写，每阶段生成独立报告
💬 对话驱动	AI 助手流式对话，支持从对话直接创建项目
🤖 多 LLM 配置档	为通用对话、代码分析、论文撰写、实验设计分别配置不同模型和 API
🖥️ 远程实验执行	SSH 连接 GPU 服务器（AutoDL 等），实时日志流推送
⚡ Codex CLI 集成	full-auto 模式，JSONL 实时流式输出，自动写实验代码
🧠 记忆系统	跨实验知识持久化，项目级记忆检索
✅ 阶段审批	批准 → 下一阶段 / 修改重跑 / 拒绝终止
⚙️ 完全可配置	所有设置通过 Web UI 暴露，支持任意 OpenAI 兼容 API
💾 本地优先	SQLite 存储，所有数据在你本地

快速开始

git clone https://github.com/YUANXICHE98/LabOS.git
cd LabOS
bash start.sh

或手动启动：

pip install -r requirements.txt
cd src && python api_server.py

打开浏览器访问 http://localhost:8000

首次配置

1. 进入 设置 → 配置你的 LLM API 端点和密钥（支持任意 OpenAI 兼容 API）
2. （可选）配置 SSH 服务器信息，用于远程实验执行
3. 进入 对话 → 开始聊天 → 从对话创建项目
4. 或进入 项目 → 手动创建项目 → 启动实验

多 LLM 配置

LabOS 支持为不同任务类型配置独立的 LLM：

任务类型	用途	推荐模型
通用对话	日常研究讨论	DeepSeek-Chat / GPT-4o
代码分析	代码审查、实验代码生成	DeepSeek-Coder / Claude
论文分析	文献综述、论文撰写	GPT-4o / Claude
实验设计	假设生成、实验方案	DeepSeek-Chat / Claude

通过 设置 > LLM 配置档 配置，每个任务类型可以设置独立的 Base URL + API Key + 模型名。

项目结构

LabOS/
├── src/
│   ├── api_server.py      # FastAPI 后端 — 所有 API 端点和流水线逻辑
│   ├── index.html          # 主页面（单页应用）
│   ├── app.js              # 前端 — UI 逻辑、API 调用、SSE 实时流
│   └── style.css           # 样式
├── docs/
│   ├── screenshots/        # 截图
│   └── videos/             # 演示视频
├── start.sh                # 一键启动脚本
├── requirements.txt        # Python 依赖
├── CONTRIBUTING.md         # 贡献指南
├── GOVERNANCE.md           # 贡献者治理与激励制度
└── LICENSE                 # AGPL-3.0

技术栈

层	技术
后端	Python / FastAPI / uvicorn
数据库	SQLite（零配置，本地文件）
前端	原生 HTML + CSS + JavaScript（无构建步骤）
远程执行	Paramiko（SSH）
LLM 调用	httpx（OpenAI 兼容协议）
实时通信	Server-Sent Events (SSE)

Open Core 模式

LabOS 采用 开源核心 + 付费增值 模式：

🆓 免费开源（本仓库）

本仓库所有代码永久免费开源：完整研究流水线、对话、项目管理、LLM 配置、记忆系统、实验执行。

💎 付费增值（即将推出）

• Skill Library — 经过验证的研究方法论、实验路径、最佳实践。可以理解为"哪条路走得通"的知识库
• 高级集成 — 更多云 GPU 平台、HPC 集群的预置连接器
• 优先支持 — 直接对接开发团队

平台本身永远开源。真正的价值在于经过验证的研究方法论——节省数周试错时间的成熟路径。

贡献者激励

我们重视每一份贡献。详见 GOVERNANCE.md

等级	条件	激励
🌱 贡献者	1 个 PR 合并	Contributors Wall 署名
🌿 活跃贡献者	3+ PR	免费 Skill Library 访问 + Beta 早期体验
🌳 核心贡献者	10+ PR 或 1 个大功能	30% 收益分成 + 论文共同作者
💰 悬赏任务	💰 bounty 标签	加密货币 / Sponsors 现金奖励

代码不是唯一的贡献方式——文档、翻译、Bug 报告、研究方法论、设计都同等计算。

欢迎 PR！详见 CONTRIBUTING.md，浏览 Issues 找到你感兴趣的任务。

支持项目

⭐ Star 本仓库 — 帮助更多人发现 LabOS  │  🍴 Fork & 贡献 — 代码、文档、翻译  │  💰 赞助 — 帮助持续开发

加密货币

链	地址
ETH / ERC-20 (USDT, USDC 等)	0xc6B4720835E6C3CB58618B4df26B64F595C30202

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GitHub Sponsors

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Contributors

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AGPL-3.0 — 修改后必须开源，网络服务必须提供源码，衍生作品须引用上游仓库。

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