Paper2Agent: 研究論文をインタラクティブで信頼性の高いAIエージェントとして再構築する

要旨

本研究では、研究論文をAIエージェントに変換する自動化フレームワーク「Paper2Agent」を提案します。Paper2Agentは、研究の成果物を受動的なアーティファクトから能動的なシステムへと変革し、下流での利用、採用、発見を加速します。従来の研究論文では、読者が論文のコード、データ、手法を理解し、自身の研究に適応させるために多大な労力を要し、普及と再利用に障壁が生じていました。Paper2Agentはこの課題に対処するため、論文を知識豊富な研究アシスタントとして機能するAIエージェントに自動変換します。複数のエージェントを用いて論文と関連コードベースを体系的に分析し、Model Context Protocol（MCP）サーバーを構築した後、反復的にテストを生成・実行して結果のMCPを洗練・強化します。これらの論文MCPは、チャットエージェント（例：Claude Code）に柔軟に接続でき、元の論文のツールやワークフローを呼び出しながら、自然言語を通じて複雑な科学的クエリを実行します。詳細なケーススタディを通じて、Paper2Agentが信頼性と能力を備えた論文エージェントを効果的に作成できることを実証します。Paper2Agentは、AlphaGenomeを活用してゲノム変異を解釈するエージェントや、ScanPyとTISSUEに基づいて単一細胞および空間トランスクリプトミクス解析を実行するエージェントを作成しました。これらの論文エージェントが元の論文の結果を再現し、新規のユーザークエリを正しく実行できることを検証します。静的な論文を動的でインタラクティブなAIエージェントに変えることで、Paper2Agentは知識普及の新たなパラダイムを導入し、AI共科学者の協力的なエコシステムの基盤を築きます。

English

We introduce Paper2Agent, an automated framework that converts research papers into AI agents. Paper2Agent transforms research output from passive artifacts into active systems that can accelerate downstream use, adoption, and discovery. Conventional research papers require readers to invest substantial effort to understand and adapt a paper's code, data, and methods to their own work, creating barriers to dissemination and reuse. Paper2Agent addresses this challenge by automatically converting a paper into an AI agent that acts as a knowledgeable research assistant. It systematically analyzes the paper and the associated codebase using multiple agents to construct a Model Context Protocol (MCP) server, then iteratively generates and runs tests to refine and robustify the resulting MCP. These paper MCPs can then be flexibly connected to a chat agent (e.g. Claude Code) to carry out complex scientific queries through natural language while invoking tools and workflows from the original paper. We demonstrate Paper2Agent's effectiveness in creating reliable and capable paper agents through in-depth case studies. Paper2Agent created an agent that leverages AlphaGenome to interpret genomic variants and agents based on ScanPy and TISSUE to carry out single-cell and spatial transcriptomics analyses. We validate that these paper agents can reproduce the original paper's results and can correctly carry out novel user queries. By turning static papers into dynamic, interactive AI agents, Paper2Agent introduces a new paradigm for knowledge dissemination and a foundation for the collaborative ecosystem of AI co-scientists.

Paper2Agent: 研究論文をインタラクティブで信頼性の高いAIエージェントとして再構築する

Paper2Agent: Reimagining Research Papers As Interactive and Reliable AI Agents

要旨

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