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原文作者：Robert Krzaczyński
Paper2Agent：科学论文到交互式AI智能体的革新飞跃
来自斯坦福大学的研究团队发布了 Paper2Agent，这是一个能够自动将科学论文转化为交互式AI智能体的框架。该系统在其最新 论文 中介绍，它旨在通过将传统出版物转化为能够执行分析、重现结果，并通过自然语言交互响应新科学查询的动态实体，从而使研究方法更易于获取。
核心机制：基于MCP的工具化
Paper2Agent 建立在模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）之上，这是一种允许大型语言模型（LLM）连接外部工具和数据集的标准。利用这种结构，该框架可以识别论文的代码库，提取其方法，并通过MCP服务器将这些方法封装成可调用的工具。随后，这些服务器可以连接到如 Claude Code 或其他LLM等聊天智能体，有效地将每篇论文变成一个能够演示、应用和解释其自身方法的“对话式助手”。
来源：https://arxiv.org/pdf/2509.06917
降低复现门槛，提升可信度
与大多数研究论文的静态性质（通常需要大量的技术努力才能复现）形成鲜明对比，Paper2Agent 致力于降低实验的壁垒。该系统负责处理环境设置、依赖管理和工具执行，从而产生经过验证的、可重现的输出。据作者介绍，该框架可以自主运行，除了提供论文的存储库链接外，只需要最少的人工输入。处理时间根据代码库的复杂性，从 30 分钟到几个小时不等。
研究团队通过三个案例研究展示了该方法的有效性。每篇论文都成功地被转换成一个可工作的智能体，该智能体能够执行各自的分析并重现原始出版物中报告的结果。例如，AlphaGenome 智能体自动对基因变异进行评分并生成可视化图表，在基准测试中实现了 100% 的准确率。
研究可重复性的新指标
作者认为，论文可以轻松转化为智能体这一特性，可以作为衡量研究可重复性和代码质量的一个实用指标。文档完善且模块化的论文自然适合这种自动化，而维护不善的存储库则会给转换带来挑战。
该项目引发了积极的讨论。例如，Vladimir Nikolić 评论道：
这是研究领域的一大进步！将静态论文转化为交互式智能体不仅加速了学习过程，也让知识变得更容易获取。
尽管 Paper2Agent 仍处于早期阶段，但它反映了更广泛的“智能体化科学”（Agentic Science）趋势，即 AI 系统不仅总结或检索信息，而且能够执行它们。
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