¿Qué es OpenResearch?
OpenResearch es una app de escritorio y una CLI (orx) de alphaXiv, el sitio de debate sobre arXiv, que envuelve el agente de programación que ya usas con las herramientas que necesita un proyecto de investigación. Los agentes pueden buscar en alphaXiv, bioRxiv y PubMed para fundamentar una hipótesis, lanzar experimentos en tu máquina o en recursos de cálculo remotos y registrar cada ejecución, con su código, registros y artefactos, en una base de datos SQL local que el agente consulta antes de decidir qué probar después.
Funciona con Claude Code, Codex, OpenCode, Cursor y Google Antigravity, y con modelos locales a través de OpenCode y LM Studio, oMLX u Ollama. Los experimentos pueden ejecutarse en local o mediante SSH, Slurm, Kubernetes, Ray, Modal, Tinker, Hugging Face Jobs o las GPU gestionadas de alphaXiv, que se cobran a precio de coste desde un saldo prepagado.
El repositorio se creó el 7 de junio de 2026, está escrito en Rust, tiene licencia MIT y unas 7.700 estrellas en GitHub. Las releases son frecuentes; la v0.2.23 salió el 31 de octubre de 2026. La app para Windows está en beta.
¿Merece la pena OpenResearch?
La idea útil de OpenResearch es que un agente de investigación necesita un cuaderno de laboratorio más que un modelo más listo. Cada experimento va a una base de datos local con su código, registros y artefactos, para que el agente vea qué se probó, qué falló y qué cifras salieron antes de proponer la siguiente ejecución, y para que una persona pueda inspeccionar en la app de escritorio las pruebas detrás de cada resultado. Eso ataca el fallo más común de las herramientas de autoinvestigación: repetir un experimento que ya fracasó o dar un resultado que nadie puede rastrear.
La variedad de backends de cálculo es la segunda razón para mirarlo. Un investigador puede llevar el mismo proyecto de un portátil a un clúster Slurm universitario, un namespace de Kubernetes, Modal o Hugging Face Jobs sin cambiar de herramientas, y la parte bibliográfica se apoya en alphaXiv, bioRxiv y PubMed en lugar de en una búsqueda web general. Como maneja Claude Code, Codex u OpenCode en vez de traer su propio agente, mejora a medida que mejoran esos agentes.
Los valores por defecto son menos privados de lo que sugiere el mensaje comercial. Proyectos, código y trazas se quedan en local, pero las compilaciones oficiales envían analítica de producto con exclusión voluntaria ligada a un ID de instalación aleatorio, además de informes de feedback escritos por el agente sobre errores y frustraciones, que el agente solo tiene la instrucción de depurar. Recuentos anonimizados de tokens y mensajes alimentan una clasificación pública de uso de modelos en openresearch.sh. orx telemetry off, o un interruptor en Settings, lo desactiva todo. El instalador independiente de la CLI no está firmado, así que los Mac gestionados pueden bloquearlo.
Con menos de cinco meses, unas 109 incidencias y pull requests abiertas y más de veinte releases de parche en la línea 0.2, es software temprano. Los precios de las GPU gestionadas solo se ven tras iniciar sesión. Frente a AI Scientist de Sakana, que ejecuta un pipeline fijo de principio a fin, OpenResearch es un espacio de trabajo que dirige el investigador, lo que lo hace más útil en el día a día y menos una demostración.
Dónde se gana su sitio
Una doctoranda con una asignación de Slurm en un clúster universitario
Ejecutar un barrido de ablaciones y llevar la cuenta de lo que mostró cada ejecución
Conecta el clúster por SSH y Slurm, deja que Claude Code proponga y lance ejecuciones, y que OpenResearch registre cada una con sus registros y figuras. El software es gratis; el cálculo es la asignación que ya tiene.
Un ingeniero de investigación en una start-up de ML de 15 personas
Reproducir el resultado de un artículo nuevo antes de decidir si construir sobre él
Empieza un proyecto a partir del artículo, deja que el agente traiga trabajos relacionados de alphaXiv y ejecute el código de entrenamiento en Modal o en GPU gestionadas desde un saldo prepagado. El registro de experimentos convierte una reproducción fallida en un resultado documentado en vez de una tarde perdida.
Un biólogo computacional en una unidad de investigación hospitalaria
Fundamentar un plan de análisis en preprints recientes y trabajos publicados
Usa la búsqueda en bioRxiv y PubMed a través del agente, ejecuta los análisis en local para que los datos cercanos a pacientes se queden en la máquina y desactiva la analítica con orx telemetry off antes de empezar.
Antes de decidirte
- Puesta en marcha
- Descarga la app para macOS 11+, la beta para Windows (requiere Git for Windows) o una AppImage para Linux (glibc 2.35+), elige un agente de programación e inicia sesión en él, y luego empieza desde un repositorio vacío, una carpeta existente o un artículo. La CLI se instala con un script curl y orx up abre un panel en 127.0.0.1:4791.
- Integraciones
- Claude Code, Codex, OpenCode, Cursor y Antigravity; LM Studio, oMLX y Ollama a través de OpenCode; alphaXiv, bioRxiv y PubMed; local, SSH, Slurm, Kubernetes, Ray, Modal, Tinker, Hugging Face Jobs y cálculo gestionado.
- Datos y privacidad
- Proyectos, conversaciones, experimentos y artefactos se quedan en local. Las compilaciones oficiales envían analítica con exclusión voluntaria ligada a un ID de instalación aleatorio e informes de feedback depurados por el agente; orx telemetry off desactiva ambos. Solo hace falta cuenta para el cálculo gestionado y las novedades por email. Licencia MIT.
- Coste a escala
- No hay plan de software de pago. Las GPU gestionadas se cobran a precio de coste desde un saldo prepagado con tarifas mostradas en el panel; si no, el coste es tu propio clúster o factura de nube más la suscripción o los tokens de tu agente de programación.
- Límites
- Unas 109 incidencias y pull requests abiertas; releases de parche frecuentes (v0.2.23 a 31 de octubre); la CLI sin firmar puede quedar bloqueada en Mac gestionados; precios del cálculo gestionado no publicados.
Lo bueno
- Base de datos local de experimentos que el agente lee antes de cada ejecución
- Local, SSH, Slurm, Kubernetes, Modal, Ray y HF Jobs
- Búsqueda bibliográfica en alphaXiv, bioRxiv y PubMed integrada
- Maneja Claude Code, Codex, OpenCode, Cursor o Antigravity
Lo malo
- Analítica e informes de feedback del agente activados por defecto
- Tarifas de GPU gestionadas visibles solo tras iniciar sesión
- Windows en beta; instalador de la CLI sin firmar
- Menos de cinco meses de vida y todavía en la 0.2
Ideal para
Investigadores de ML y ciencia computacional que ya usan un agente de programación y quieren que ejecute, registre y compare experimentos en sus propios recursos de cálculo.
Alternativas a OpenResearch
OpenResearch: preguntas frecuentes
- ¿Merece la pena OpenResearch?
- OpenResearch da a los agentes de programación la memoria de experimentos y la fontanería de cálculo que la investigación necesita de verdad, de un equipo cuyo negocio son los artículos científicos, pero es joven y envía datos a casa por defecto. Le damos un 3.8 sobre 5.
- ¿Cuánto cuesta OpenResearch?
- Gratis y de código abierto (MIT). La capacidad de cálculo gestionada de OpenResearch se cobra a precio de coste desde un saldo prepagado; las tarifas se muestran en el panel, no se publican en la web. Los costes del agente y del modelo corren de tu cuenta.
- ¿Qué inconvenientes tiene OpenResearch?
- Analítica e informes de feedback del agente activados por defecto; tarifas de GPU gestionadas visibles solo tras iniciar sesión; windows en beta; instalador de la CLI sin firmar; menos de cinco meses de vida y todavía en la 0.2.
- ¿Para quién es OpenResearch?
- Investigadores de ML y ciencia computacional que ya usan un agente de programación y quieren que ejecute, registre y compare experimentos en sus propios recursos de cálculo.
- ¿Cuánto cuesta OpenResearch para un equipo o en producción?
- No hay plan de software de pago. Las GPU gestionadas se cobran a precio de coste desde un saldo prepagado con tarifas mostradas en el panel; si no, el coste es tu propio clúster o factura de nube más la suscripción o los tokens de tu agente de programación.
- ¿Es OpenResearch seguro para los datos de la empresa?
- Proyectos, conversaciones, experimentos y artefactos se quedan en local. Las compilaciones oficiales envían analítica con exclusión voluntaria ligada a un ID de instalación aleatorio e informes de feedback depurados por el agente; orx telemetry off desactiva ambos. Solo hace falta cuenta para el cálculo gestionado y las novedades por email. Licencia MIT.
- ¿Cuáles son las mejores alternativas a OpenResearch?
- Las alternativas más cercanas que hemos analizado son The AI Scientist (v1, v2 and v3), Scientific Agent Skills y ShinkaEvolve.
Respuestas comprobadas el 31 oct 2026.