Papier-naar-Pagina Ambachtelijke Samenwerking tussen Mens en Agent voor Minder dan $0,1

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

October 22, 2025

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

cs.AI

Samenvatting

In de zoektocht naar wetenschappelijke vooruitgang is het communiceren van onderzoek even essentieel als de ontdekking zelf. Toch worden onderzoekers vaak afgeleid door de handmatige, repetitieve taak om projectwebpagina's te bouwen om hun complexe artikelen toegankelijk te maken. Hoewel automatisering statische dia's en posters heeft aangepakt, is het dynamische, interactieve karakter van webpagina's een onopgeloste uitdaging gebleven. Om deze kloof te overbruggen, herformuleren we het probleem en beargumenteren we dat de oplossing niet ligt in één enkele opdracht, maar in een collaboratief, hiërarchisch proces. We introduceren AutoPage, een nieuw multi-agent systeem dat deze filosofie belichaamt. AutoPage deconstrueert het creëren van pagina's uit artikelen in een pipeline van grof naar fijn, van narratieve planning tot multimodale contentgeneratie en interactieve weergave. Om AI-hallucinaties tegen te gaan, verifiëren toegewijde "Checker"-agents elke stap aan de hand van het bronartikel, terwijl optionele menselijke controlepunten ervoor zorgen dat het eindproduct perfect aansluit bij de visie van de auteur. Dit transformeert het systeem van een louter instrument naar een krachtige collaboratieve assistent. Om onze aanpak rigoureus te valideren, construeren we ook PageBench, de eerste benchmark voor deze nieuwe taak. Experimenten tonen aan dat AutoPage niet alleen hoogwaardige, visueel aantrekkelijke pagina's genereert, maar dit ook doet met opmerkelijke efficiëntie: in minder dan 15 minuten voor minder dan $0,1. Code en dataset zullen worden vrijgegeven op https://mqleet.github.io/AutoPage_ProjectPage/{Webpage}$.

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}$.