- Paper2Agent是一个自动化框架，能将研究论文转化为交互式AI代理，支持通过自然语言访问方法、数据、代码和工作流程。
- 它采用多智能体流水线分析论文和代码库，将核心方法提取为MCP工具，并生成经过验证且可复现的模型上下文协议（MCP）服务器。
- 每个论文代理都包含MCP工具、静态资源和可复用提示，让用户无需编程专业知识即可完成复杂的科学分析。
- 对AlphaGenome、Scanpy和TISSUE的案例研究表明，这些代理能复现原始结果并处理新查询，在准确率、速度和成本方面均优于直接使用代码库的基线方法。
- 在大规模评估中，Paper2Agent成功将100篇计算生物学论文中的74篇转化为智能代理，并泛化至非生物学领域，自动化验证确保了可靠性。
- 论文代理可相互协作，例如整合AlphaGenome、scCRISPRi和Perturb-seq代理后，成功将GPR137优先确定为银屑病的致病基因。
- 该框架通过锁定已验证工具、嵌入源代码引用以及包含迭代测试优化循环，有效解决了可复现性和代码幻觉问题。
- Paper2Agent提出了一种科学交流的新范式，使论文成为可执行、可交互且原生支持智能体的研究实体，而非静态文档。