BohrClaw: Agentic Research Assistant
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一个面向科研场景的智能助手产品，围绕读论文、跑实验、云端工作区和科研技能沉淀来设计。
Agent Infra 2025 done
#agent#ai-for-science#research-assistant#cloud-workspace#skills#tools
Context#
BohrClaw 是一个面向科研场景的智能助手产品。它借鉴了 Claude Code / OpenClaw 这类交互范式，但重点放在科研工作流：读论文、写实验、跑代码、管理工作区和沉淀可复用技能。
它和 OpenAPI Gateway 不是同一个项目。BohrClaw 更像上层 Agent 产品，OpenAPI Gateway 更像底层能力暴露和治理网关。
Product idea#
科研 Agent 不应该只是一个聊天窗口。它需要能进入一个真实工作区，读文件、运行代码、下载数据、执行实验，并把过程中有价值的轨迹沉淀下来。
BohrClaw 关注的是：
- paper reading；
- experiment planning；
- tool calling；
- cloud workspace；
- isolated Docker environments；
- dataset downloading；
- reusable skills / plugins；
- long-running research tasks。
Cloud workspace#
我认为云端隔离工作区是科研 Agent 非常关键的一层。
如果 Agent 只能在对话框里回答，它很难真的帮助科研任务推进。它需要一个可以执行的空间：能跑脚本、改配置、下载数据、看日志、保存结果。
BohrClaw 里的云端工作区尝试让每个用户拥有隔离的执行环境，使 Agent 可以在更真实的科研任务里持续工作。
Paper-to-Agent-ready manuscript#
这个产品线里还有一个我很喜欢的想法：每一篇论文不应该只是一份 PDF，而可以变成 Agent 能够调用、复现和继承的结构化 manuscript。
更理想的形态是：
- 记录 Agent 复现论文的轨迹；
- 保存数据处理、环境配置、代码执行和失败日志；
- 把有效流程沉淀成类似 Skill 的科研资产；
- 让后续 Agent 或研究者能继续复用这些轨迹。
这很像一个面向 AI for Science 的工作流社区：不是只收藏论文，而是收藏论文如何被执行、复现和改进。
What I learned#
这个项目让我更明确地感受到：科研 Agent 的核心不只是“理解论文”，而是把论文、代码、环境、工具和实验轨迹连接起来。
如果 Agent 真的要服务科研，它必须进入真实工作流，而不是停留在摘要和问答。