Album：面向科学成像流程的可执行构建模块，从共享到 LLM 辅助编排

开源科学软件是科学进步的主要驱动力，但在协作环境中其开发与复用仍然困难。研究人员反复面临四个常见挑战：发现并复现现有流程、将其适配到新用例、在协作者间共享与扩展、以及用可复现执行环境使其稳定。我们提出 Album，一个通过两个最小原语将科学流程打包并共享为可执行制品的开源框架：(i) solution（解决方案），一种 Python 原生的可执行入口点，结合了机器可读元数据、参数、环境规范和生命周期钩子；(ii) catalog（目录），一种去中心化、git 原生的分发机制，带有索引搜索与可选 web 渲染，用于发现、溯源与治理。Album 使用双上下文执行模型，其中宿主控制器评估清单并准备各 solution 的环境，而生命周期钩子在隔离的 solution 环境中执行。该设计支持可复现执行、环境后配置，以及具有不兼容依赖项的流程组合。Album 可与 LLM 智能体协同使用：solution 可在 LLM 辅助下起草与修订，且一个 MCP 接口将已编目 solution 暴露为可调用工具，用于工具接地式的发现与编排。我们通过四个真实成像部署评估 Album，涵盖电子显微镜数据的交互式可视化、多种分割方法的集成、冷冻电子断层扫描竞赛流程的编排，以及矿物量化流水线。总体而言，Album 通过使科学流程成为可执行、可共享的制品，补充了包管理器、工作流系统与容器运行时。文档与示例见 https://album.solutions。