jmiao24/Paper2Agent

Paper2Agent is a multi-agent AI system that automatically transforms research papers into interactive AI agents.

Paper2Agent – 연구 논문을 대화형 AI 에이전트로 전환

개요 – Paper2Agent는 과학 논문(및 관련 코드 저장소가 있는 경우 해당 저장소)을 Micro-Component-Program (MCP) 서버로 자동 변환하는 Python 기반 멀티 에이전트 시스템입니다. 생성된 서버는 논문의 방법론을 Claude Code, OpenAI Codex, Gemini CLI와 같은 AI 코딩 어시스턴트에서 액세스할 수 있는 호출 가능한 도구로 노출합니다. 실제로 사용자가 코딩 에이전트에게 'Paper2Agent 스킬 설치'를 요청한 다음 논문을 '에이전트화'하도록 하면, 이 스킬은 전문 하위 에이전트를 생성하여 논문을 파싱하고, 격리된 환경을 설정하며, 원본 코드를 래핑하고, 검증 테스트를 실행한 후, 최종적으로 로컬에서 실행하거나 Hugging Face에 호스팅할 수 있는 ZIP 파일로 모든 것을 번들링합니다.

주요 기능

원클릭 변환 – 논문(및 선택적으로 소스 저장소)의 URL 또는 로컬 경로를 제공하면 즉시 실행 가능한 MCP 서버가 생성됩니다.
병렬 전문 에이전트 – 코디네이터가 문헌 파싱, 종속성 해결, 코드 테스트, 검증과 같은 작업별로 별도의 에이전트를 실행하여 워크플로우의 재현성을 유지합니다.
검증되고 재현 가능한 출력 – 생성된 ZIP에는 정확한 인터프리터 버전, 종속성 목록, 테스트 결과가 포함된 USAGE.md가 포함되어 있어 서버가 즉시 작동함을 보장합니다.
유연한 배포 – MCP는 로컬에서 실행하거나 Hugging Face Space로 업로드할 수 있습니다. README에는 AlphaGenome, Scanpy, TISSUE를 위한 즉시 사용 가능한 호스팅 서버가 나열되어 있습니다.
보안 비밀 처리 – API 키는 환경 변수에서 읽어오며 생성된 코드나 노트북에 기록되지 않습니다.

일반적인 워크플로우

스킬 설치 – skills/paper2agent 폴더를 코딩 어시스턴트의 개인 스킬 디렉토리에 복사합니다(Claude Code와 Codex의 경로는 다름).

스킬 호출 – 에이전트의 채팅창에서 다음과 같은 프롬프트를 입력합니다:

/paper2agent Convert https://github.com/scverse/scanpy into tested MCP tools in Scanpy_Agent.
Focus on the "Preprocessing and clustering" tutorial.

에이전트 조정 – 스킬이 하위 에이전트를 생성하여 다음을 수행합니다:
- 논문 및 저장소 다운로드,
- 필요한 런타임(Python, R, GPU 등) 추론,
- 원본 함수를 MCP 엔드포인트로 래핑,
- 논문 자체 테스트 또는 제공된 노트북을 실행하여 정확성 검증.
ZIP 수신 – 출력물에는 서버 코드, USAGE.md, 도구를 시연하는 USAGE.ipynb가 포함됩니다.
코딩 어시스턴트에 연결 – 로컬에서 압축을 풀고 서버를 실행하거나, claude mcp add 명령을 사용하여 호스팅된 Hugging Face URL을 어시스턴트에 지정합니다.

데모 하이라이트

AlphaGenome Agent – 유전자 변이 쿼리를 수락하고 AlphaGenome MCP를 사용하여 원인 유전자를 반환합니다.
TISSUE Agent – 신뢰 구간을 포함한 불확실성 인식 공간 전사체 예측을 제공합니다.
Scanpy Agent – 사용자가 제공한 .h5ad 파일에 대해 단일 세포 전처리 및 클러스터링을 수행합니다.

설치 체크리스트

호스트 머신에 Python 3.x 및 Git이 설치되어 있어야 합니다.
'스킬' 및 병렬 하위 에이전트 생성을 지원하는 코딩 에이전트 플랫폼(Claude Code, Codex 또는 Gemini CLI).
선택 사항: 대상 논문 코드에 필요한 GPU 또는 기타 네이티브 종속성.

인용 – 연구에 Paper2Agent를 사용하는 경우 Nature 기사를 인용하십시오:

@article{miao2026paper2agent,
  title={Reimagining research papers as interactive and reliable AI agents},
  author={Miao, Jiacheng and Davis, Joe R. and Zhang, Yaohui and Pritchard, Jonathan K. and Zou, James},
  journal={Nature},
  year={2026},
  doi={10.1038/s41586-026-11044-y},
  url={https://www.nature.com/articles/s41586-026-11044-y}
}

결론 – Paper2Agent를 사용하면 과학 출판물에 설명된 방법론을 플러그 앤 플레이 AI 도구로 전환할 수 있어 최첨단 연구를 재현하고 재사용하는 데 필요한 수동 작업을 획기적으로 줄일 수 있습니다.