Проект OpenResearch, разрабатываемый командой alphaXiv, представляет собой локальное рабочее место для исследовательских агентов, превращающее обычные coding-инструменты в полноценные системы для проведения научных изысканий. Изначально платформа поддерживала пять агентов: Claude Code, Codex, OpenCode, Cursor и Google Antigravity. Однако у одного из пользователей возникла потребность задействовать ещё три инструмента, уже установленных на его Windows-машине, — Kimi Code, MiniMax Code и ZCode. Задача была поставлена облачному агенту Claude Code, который в итоге выдал форк с релизом для Windows и Linux, где новые агенты работают наравне со старыми.

Итоговые показатели проекта впечатляют своей эффективностью. Чистое время работы агента составило 1 час 51 минуту, а расходы на токены достигли 62 долларов, что эквивалентно примерно 5265 рублям по курсу Центробанка России на момент публикации. Использовалась модель Opus 5.5 в режиме мышления Extra, вышедшая 22 сентября, и эта задача стала удобным поводом проверить её возможности на практике. Общее время от первого сообщения до релиза версии v0.3.1 составило 13 часов 13 минут, причём значительная часть пришлась на ночные часы, пока разработчик спал, и на его проверки в среде Windows. За это время было сделано 20 коммитов, затронуто 48 файлов с изменением +3818 и −451 строк, добавлено 27 новых тестов и выпущено три релиза: v0.3.0, v0.3.1 и v0.3.2.

С технической точки зрения адаптеры для новых агентов устроены по-разному. Kimi Code и MiniMax Code поддерживают Agent Client Protocol (ACP), представляющий собой JSON-RPC 2.0 поверх stdio, что позволило задействовать единый общий драйвер для обоих инструментов. ZCode, напротив, не поддерживает ACP: его app-server общается по закрытому протоколу, зато доступен режим печати с параметрами --output-format stream-json и --resume, напоминающий подход Cursor. Для ZCode решение оказалось ещё интереснее: отдельного CLI у пользователя не было, только десктопное приложение, поэтому orx запускает рантайм resources\glm\zcode.cjs через сам ZCode.exe с переменной ELECTRON_RUN_AS_NODE=1, не открывая окно, а вход и настройки провайдера берутся из десктопа. В итоге появилось четыре новых файла в директории src/local/harness/, а дашборд получил три новых идентификатора агентов, иконки, подписи и тексты онбординга на шести языках.

Контекст проекта важен для понимания масштаба изменений. OpenResearch запускается через CLI orx, команду orx up, после чего на localhost:4791 открывается дашборд, где ставится задача coding-агенту: найти литературу, сформулировать гипотезу, написать код, запустить эксперимент и разобрать результат. Платформа поддерживает параллельное исследование с изолированными git worktree для каждой сессии, воспроизводимые эксперименты с неизменяемыми архивами коммитов, привязку логов, диффов и артефактов к породившей их работе. Вычисления можно проводить локально, по SSH, на Slurm, Kubernetes, Ray, Hugging Face Jobs, Modal, Tinker или управляемых мощностях openresearch.sh. Литературный поиск идёт по alphaXiv, OpenAlex, bioRxiv и PubMed, а все данные — проекты, чаты, эксперименты, раны, логи и код — хранятся локально в SQLite и файлах, ничего не публикуя во внешние сервисы. Под капотом orx написан на Rust, дашборд на React вшит в бинарник, а каждый агент подключается через собственный адаптер, умеющий найти CLI, проверить вход, запустить ход и разобрать поток событий.

Для российского рынка и русскоязычного сообщества разработчиков эта новость имеет двойное значение. С одной стороны, она демонстрирует доступность передовых инструментов агентной разработки: Kimi и MiniMax — китайские модели, всё чаще рассматриваемые как альтернатива американским решениям, и их интеграция в открытую платформу снижает зависимость от единственного поставщика. С другой стороны, сам факт выполнения задачи агентом Claude Opus 5.5 за вечер показывает, насколько зрелыми стали автономные системы: разработчик фактически выступал в роли постановщика задач и приёмщика, тогда как код, тесты, документация и сборка релиза создавались автоматически. Расходы в 62 доллара за 1 час 51 минуту чистой работы могут показаться высокими, однако в пересчёте на объём выполненных изменений — более 3800 добавленных строк и 27 тестов — это сопоставимо с несколькими днями работы инженера, что делает экономику подобных решений всё более привлекательной.

Если сравнивать с альтернативами, OpenResearch конкурирует с облачными средами для агентной разработки, однако его ключевое отличие — локальность и открытость. Пользователь сам выбирает агента и модель для каждой сессии, может считать локально или на внешних вычислительных платформах, а данные не покидают его машину. После доработки число поддерживаемых агентов достигло восьми, что делает платформу одной из самых гибких в классе. При этом стоит отметить, что подобные форки создаются энтузиастами и не всегда проходят столь же строгий контроль качества, как официальные релизы, — впрочем, наличие 27 новых тестов и трёх последовательных релизов говорит о серьёзном подходе к стабильности.

Перспективы развития проекта выглядят многообещающими, но оставляют ряд открытых вопросов. Будет ли форк интегрирован в основную ветку OpenResearch или останется независимым ответвлением, поддерживаемым сообществом? Как долго продержится совместимость с закрытым протоколом ZCode, учитывая, что производитель может изменить его в любой момент? Наконец, насколько масштабируем подход с использованием десктопного рантайма через ELECTRON_RUN_AS_NODE для других приложений на Electron? Ответы на эти вопросы определят, станет ли подобная практика типовой для экосистемы агентных инструментов или останется единичным экспериментом. В любом случае, кейс наглядно показывает, что грань между «написать код» и «поставить задачу агенту» продолжает размываться, а стоимость разработки пересчитывается в токены и минуты, а не в человеко-дни.