Paper2Agent：将研究论文重塑为交互式、可靠的 AI 代理

我们引入 Paper2Agent，一个将研究论文转化为 AI 代理的自动化框架。Paper2Agent 将研究产出从被动的人工制品转化为主动的系统，以加速下游的使用、采用和发现。传统的学术论文要求读者投入大量精力来理解和适应论文的代码、数据和方法，以用于自己的工作，这为传播和再利用设置了障碍。Paper2Agent 通过自动将论文转换为 AI 代理来解决这一挑战，该代理充当知识渊博的研究助手。它使用多个代理系统地分析论文及相关的代码库，以构建模型上下文协议（MCP）服务器，然后迭代地生成和运行测试，以改进和加固由此产生的 MCP。然后，这些论文 MCP 可以灵活地连接到聊天代理（例如 Claude Code），通过自然语言执行复杂的科学查询，同时调用原始论文中的工具和工作流程。我们通过深入的案例研究，展示了 Paper2Agent 在创建可靠且有能力的研究论文代理方面的有效性。Paper2Agent 创建了一个利用 AlphaGenome 解释基因变异的代理，以及基于 ScanPy 和 TISSUE 的代理，用于执行单细胞和空间转录组学分析。我们验证了这些研究论文代理可以重现原始论文的结果，并能正确执行新的用户查询。通过将静态论文转化为动态、交互式的 AI 代理，Paper2Agent 引入了一种新的知识传播范式，并为 AI 协同科学家的协作生态系统奠定了基础。