Tswoen/Paper-Agent

해결하는 문제

Paper-Agent는 학술 연구 및 문헌 리뷰의 번거로운 과정을 자동화합니다. 여러 데이터베이스를 수동으로 검색하고, 개별 논문을 스크리닝하며, 조각난 노트를 작성하고, 포괄적인 리뷰 논문을 구성하는 데 어려움을 겪는 상황을 통합된 AI 기반 워크플로우로 대체합니다.

작동 방식

이 시스템은 LangGraph에 의해 조율되는 다중 에이전트 아키텍처를 사용하여 연구 주제를 여러 단계로 처리합니다.

1. 검색: SearchAgent가 검색 계획을 생성하고 arXiv, OpenAlex, Semantic Scholar에서 논문을 가져옵니다.
2. 읽기: ReadAgent가 초록의 관련성을 스크리닝합니다. 관련 논문은 다운로드되어 Markdown으로 변환되고, 청크화되어 ChromaDB 벡터 데이터베이스에 저장됩니다.
3. 분석: AnalyseAgent가 하위 주제 및 전반적 분석을 수행하여 연구 트렌드, 합의점, 격차를 식별합니다.
4. 요약 구성: WritingOutlineAgent가 구조화된 요약을 만들고, 특정 증거를 섹션에 매핑합니다.
5. 작성: WritingAgent가 섹션별로 초안을 작성하며, 필요 시 추가 증거를 검색하고 자체 검토를 수행합니다.

대상 사용자

포괄적인 문헌 리뷰를 수행하고, 복잡한 연구 분야를 구조화된 문서로 통합해야 하는 학계 연구자, 학생, 전문가.

주요 기능

• 다중 소스 검색: arXiv, OpenAlex, Semantic Scholar와의 통합 연결 기능을 제공하며, 중복 제거 및 점수 매기기 기능 포함.
• 진행형 읽기: 초록 기반 필터링을 통해 전체 텍스트 처리 및 벡터 인덱싱에 진입하기 전에 관련성을 선별하는 단계적 접근 방식.
• 증거 기반 작성: 증거 매핑을 포함한 구조화된 요약을 생성하여 최종 리뷰가 실제 논문 내용에 기반하도록 보장.
• 실시간 모니터링: SSE(Server-Sent Events)를 활용한 Vue 3 웹 인터페이스를 통해 에이전트 워크플로우의 진행 상황을 실시간으로 추적 가능.
• 유연한 모델 구성: 작업의 복잡성에 따라 각 에이전트에 다른 LLM 제공자 및 모델 레벨을 할당할 수 있는 기능.