Paper2Rebuttal: 투명한 저자 답변 지원을 위한 다중 에이전트 프레임워크

Paper2Rebuttal: A Multi-Agent Framework for Transparent Author Response Assistance

January 20, 2026

저자: Qianli Ma, Chang Guo, Zhiheng Tian, Siyu Wang, Jipeng Xiao, Yuanhao Yue, Zhipeng Zhang

cs.AI

초록

효과적인 반론(rebuttal) 작성은 언어적 유창성 이상을 요구하는 높은 수준의 과업으로, 심사자의 의도와 원고의 세부 사항 간 정확한 정합이 필요합니다. 기존 해결책들은 일반적으로 이를 직접 텍스트 생성 문제로 취급하여 허구적 내용 생성, 간과된 비판, 검증 가능한 근거 부족 등의 한계를 보입니다. 이러한 한계를 해결하기 위해 우리는 반론 생성을 증거 중심 계획 수립 과업으로 재구성하는 최초의 다중 에이전트 프레임워크인 RebuttalAgent를 소개합니다. 우리 시스템은 복잡한 피드백을 원자적 단위의 문제로 분해하고, 압축된 요약과 높은 정확도의 원문을 종합하여 하이브리드 맥락을 동적으로 구축함과 동시에, 외부 문헌이 필요한 문제를 해결하기 위해 자율적이고 주문형(on-demand) 외부 검색 모듈을 통합합니다. 반론 초안 작성 전 검증 가능한 응답 계획을 생성함으로써 RebuttalAgent는 모든 주장이 내부 또는 외부 증거에 명시적으로 기반하도록 보장합니다. 우리은 제안된 RebuttalBench에서 우리의 접근 방식을 검증하며, 우리의 파이프라인이 Coverage, 정확성(Faithfulness), 전략적 일관성(Strategic Coherence)에서 강력한 기준 모델들을 능가함을 입증하여, 동료 검토 과정을 위한 투명하고 제어 가능한 보조 도구를 제공합니다. 코드는 공개될 예정입니다.

English

Writing effective rebuttals is a high-stakes task that demands more than linguistic fluency, as it requires precise alignment between reviewer intent and manuscript details. Current solutions typically treat this as a direct-to-text generation problem, suffering from hallucination, overlooked critiques, and a lack of verifiable grounding. To address these limitations, we introduce RebuttalAgent, the first multi-agents framework that reframes rebuttal generation as an evidence-centric planning task. Our system decomposes complex feedback into atomic concerns and dynamically constructs hybrid contexts by synthesizing compressed summaries with high-fidelity text while integrating an autonomous and on-demand external search module to resolve concerns requiring outside literature. By generating an inspectable response plan before drafting, RebuttalAgent ensures that every argument is explicitly anchored in internal or external evidence. We validate our approach on the proposed RebuttalBench and demonstrate that our pipeline outperforms strong baselines in coverage, faithfulness, and strategic coherence, offering a transparent and controllable assistant for the peer review process. Code will be released.