PaperMentor: человеко-ориентированный мультиагентный тьютор для написания научных статей по ИИ на Overleaf

Аннотация

Экспертная обратная связь от опытных исследователей критически важна для молодых ученых, стремящихся улучшить свои рукописи, однако высококачественная обратная связь часто остается дефицитной, поскольку рецензирование научных работ требует значительных трудозатрат. Появляющиеся ИИ-помощники для написания текстов в основном сосредоточены на исправлении грамматики или имитации рецензирования с итоговыми оценками, но не предоставляют конкретных, применимых на практике предложений, которые помогли бы студентам улучшать свои статьи в процессе написания. Мы представляем PaperMentor — человеко-ориентированную систему ассистента по написанию, которая предоставляет применимые на практике предложения в виде встроенных комментариев в Overleaf, оставляя само написание полностью за авторами-людьми. PaperMentor интегрирует библиотеку экспертных навыков, тщательно отобранных из советов признанных исследователей по написанию статей, с 12 специализированными агентами, охватывающими различные аспекты написания статей, такие как соблюдение требований к форматированию, точность формулировок и согласованность терминологии. В пользовательском исследовании (n=14) 90,6% сгенерированных комментариев были оценены как применимые на практике, а 67,5% — как валидные, что значительно превосходит базовую линию GPT-5.2 без библиотеки навыков. Мы выпускаем PaperMentor в виде открытого программного обеспечения для общего пользования. Наш код доступен под лицензией AGPL-3.0 по адресу https://github.com/jiarui-liu/overleaf.

English

Expert writing feedback from experienced researchers is critical for early-career scholars to improve their manuscripts, yet high-quality feedback often remains scarce because reviewing research papers is labor-intensive. Emerging AI-powered writing assistants largely focus on grammar fixes or simulating peer review with final scores, yet they fall short of providing concrete, actionable suggestions that help students improve their papers during drafting. We present PaperMentor, a human-centered writing assistant system that delivers actionable suggestions as Overleaf-native inline comments while leaving the actual writing entirely to human authors. PaperMentor integrates an expert skill library carefully curated from established researchers' writing advice with 12 specialized agents covering different aspects of paper writing, such as formatting compliance, phrasing accuracy, and terminology consistency. In a user study (n=14), 90.6% of the generated comments were rated actionable and 67.5% were rated valid, significantly outperforming a GPT-5.2 baseline uswithout the skill library. We release PaperMentor as open source for public use. Our code is publicly available under the AGPL-3.0 license at https://github.com/jiarui-liu/overleaf