AutoLab-SAI-SJTU/Paper2Rebuttal

解决的问题

RebuttalAgent 帮助学术研究人员处理为同行评审论文撰写反驳意见这一压力大且复杂的流程。它实现了审稿人评论分析和支持性证据搜索的自动化，减少了应对批评和起草正式回复所需的人工投入。

工作原理

该系统采用多智能体流水线，通过几个专业阶段处理论文 PDF 和审稿人评论：

1. 解析与提取：使用 Docling 将 PDF 转换为文本，并从审稿人评论中提取特定问题，分配优先级。
2. 证据收集：自动在 arXiv 上搜索相关文献以支持作者的论点。
3. 策略制定：智能体生成数据驱动的反驳策略和待办事项列表，随后进行审查和完善。
4. 人机回环 (Human-in-the-Loop)：作者可以通过自然语言反馈，在撰写最终草案之前迭代改进策略。
5. 最终起草：专门的撰写智能体和评审智能体生成精炼的、符合会议要求的反驳信。

适用对象

正在向会议（如 ACL）提交论文，并需要结构化、AI 辅助方式来回应审稿人反馈的学术研究人员和学生。

亮点

• 多智能体工作流：使用一系列专门的智能体进行编码、检索、策略生成和润色。
• 自动化文献搜索：与 arXiv 集成，自动查找支持性论文。
• 交互式完善：允许作者通过反馈循环引导 AI，以确保策略的准确性。
• PDF 集成：内置支持通过 Docling 解析复杂的学术 PDF。