《Paper2Agent: Reimagining Research Papers As Interactive and Reliable AI Agents》
Paper2Agent：将科研论文转化为交互式、可靠的 AI Agent，开启科学传播新篇章
• 革命性框架，自动将科研论文及其代码库转换成可自然语言交互的 AI 代理，降低技术门槛，促进科研成果的快速应用与复用。
• 采用 Model Context Protocol (MCP) 标准构建远程服务器，封装论文核心方法、数据资源和多步骤工作流，支持多模态科学查询与执行。
• 成功案例涵盖基因组学（AlphaGenome）、空间转录组学（TISSUE）及单细胞分析（Scanpy），实现原论文结果的精准复现及对新问题的自动响应。
• 自动环境配置、工具提取、测试验证闭环，确保代码执行无误、结果可靠，杜绝“代码幻觉”，提升科学研究的透明度和可重复性。
• MCP 模块化设计支持多论文、多工具整合，未来可扩展实现跨论文、跨领域的 AI 代理协作，构建动态互操作的科学智能生态。
• 交互式代理不仅执行计算，还能辅助假设生成、结果解释，突破传统静态论文限制，推动科学家与 AI 协同创新。
心得：
1. 科研传播的本质正在由“被动阅读”转向“主动协作”，技术复杂度不再是阻碍科学应用的瓶颈。
2. 论文转代理的成败成为衡量科研代码质量和可复现性的直接指标，推动更规范、模块化的科研产出标准化。
3. 多论文、多代理协同将重塑跨学科研究范式，实现知识的动态融合与自动化创新，极大加速科学发现进程。
详情🔗arxiv.org/abs/2509.06917
代码与演示🔗github.com/jmiao24/Paper2Agent
AlphaGenome代理🔗huggingface.co/spaces/Paper2Agent/alphagenome_agent
Scanpy代理🔗huggingface.co/spaces/Paper2Agent/scanpy_mcp
TISSUE代理🔗huggingface.co/spaces/Paper2Agent/tissue_mcp
人工智能 科学计算 科研复现 生物信息学 自然语言处理 机器学习
