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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。
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📝 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
🚀 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?
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 |
|---|---|
| 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）。
