AutoLab-SAI-SJTU/Paper2Rebuttal

解決的問題

RebuttalAgent 幫助學術研究人員處理為同行評審論文撰寫反駁意見這一壓力大且複雜的流程。它實現了審稿人評論分析和支持性證據搜尋的自動化，減少了應對批評和起草正式回覆所需的人工投入。

工作原理

該系統採用多智能體流水線，透過幾個專業階段處理論文 PDF 和審稿人評論：

1. 解析與提取：使用 Docling 將 PDF 轉換為文本，並從審稿人評論中提取特定問題，分配優先級。
2. 證據收集：自動在 arXiv 上搜尋相關文獻以支持作者的論點。
3. 策略制定：智能體生成數據驅動的反駁策略和待辦事項列表，隨後進行審查和完善。
4. 人機回環 (Human-in-the-Loop)：作者可以透過自然語言回饋，在撰寫最終草案之前迭代改進策略。
5. 最終起草：專門的撰寫智能體和評審智能體生成精煉的、符合會議要求的反駁信。

適用對象

正在向會議（如 ACL）提交論文，並需要結構化、AI 輔助方式來回應審稿人回饋的學術研究人員和學生。

亮點

• 多智能體工作流：使用一系列專門的智能體進行編碼、檢索、策略生成和潤色。
• 自動化文獻搜尋：與 arXiv 集成，自動查找支持性論文。
• 互動式完善：允許作者透過回饋循環引導 AI，以確保策略的準確性。
• PDF 整合：內建支援透過 Docling 解析複雜的學術 PDF。