Realizzazione Collaborativa Uomo-Agente di Carta a Pagina a Costo Inferiore a 0,1 Dollari

Human-Agent Collaborative Paper-to-Page Crafting for Under $0.1

October 22, 2025

Autori: Qianli Ma, Siyu Wang, Yilin Chen, Yinhao Tang, Yixiang Yang, Chang Guo, Bingjie Gao, Zhening Xing, Yanan Sun, Zhipeng Zhang

cs.AI

Abstract

Nel perseguimento del progresso scientifico, comunicare la ricerca è tanto vitale quanto la scoperta stessa. Tuttavia, i ricercatori vengono spesso distolti dal compito manuale e ripetitivo di costruire pagine web di progetto per rendere accessibili i loro articoli complessi. Sebbene l'automazione abbia affrontato la creazione di slide e poster statici, la natura dinamica e interattiva delle pagine web è rimasta una sfida irrisolta. Per colmare questa lacuna, riformuliamo il problema, sostenendo che la soluzione non risieda in un singolo comando, ma in un processo collaborativo e gerarchico. Introduciamo AutoPage, un innovativo sistema multi-agente che incarna questa filosofia. AutoPage scompone la creazione da articolo a pagina in una pipeline dall'alto verso il basso, dalla pianificazione narrativa alla generazione di contenuti multimodali e al rendering interattivo. Per contrastare le allucinazioni dell'IA, agenti "Checker" dedicati verificano ogni fase rispetto all'articolo sorgente, mentre checkpoint umani opzionali garantiscono che il prodotto finale sia perfettamente allineato con la visione dell'autore, trasformando il sistema da mero strumento a potente assistente collaborativo. Per convalidare rigorosamente il nostro approccio, abbiamo anche costruito PageBench, il primo benchmark per questo nuovo compito. Gli esperimenti mostrano che AutoPage non solo genera pagine di alta qualità e visivamente accattivanti, ma lo fa con notevole efficienza in meno di 15 minuti e per meno di 0,1 dollari. Codice e dataset saranno rilasciati su https://mqleet.github.io/AutoPage_ProjectPage/{Webpage}$.

English

In the quest for scientific progress, communicating research is as vital as the discovery itself. Yet, researchers are often sidetracked by the manual, repetitive chore of building project webpages to make their dense papers accessible. While automation has tackled static slides and posters, the dynamic, interactive nature of webpages has remained an unaddressed challenge. To bridge this gap, we reframe the problem, arguing that the solution lies not in a single command, but in a collaborative, hierarchical process. We introduce AutoPage, a novel multi-agent system that embodies this philosophy. AutoPage deconstructs paper-to-page creation into a coarse-to-fine pipeline from narrative planning to multimodal content generation and interactive rendering. To combat AI hallucination, dedicated "Checker" agents verify each step against the source paper, while optional human checkpoints ensure the final product aligns perfectly with the author's vision, transforming the system from a mere tool into a powerful collaborative assistant. To rigorously validate our approach, we also construct PageBench, the first benchmark for this new task. Experiments show AutoPage not only generates high-quality, visually appealing pages but does so with remarkable efficiency in under 15 minutes for less than \0.1. Code and dataset will be released at https://mqleet.github.io/AutoPage_ProjectPage/{Webpage}$.