Paper2Agent：将科研论文转化为可交互的AI智能体工具项目

Paper2Agent：将科研论文转化为可交互的AI智能体

摘要

在科研领域，论文代码往往是实验的核心部分，但理解和复现论文中的实验却是一个耗时且繁琐的过程。为了减少人工干预，提高效率，Paper2Agent 项目应运而生。它是一个基于多智能体架构的工具，能够将科研论文中的代码自动转化为可交互的AI智能体，用户仅需提供论文对应的GitHub代码库地址，系统便会自动分析代码库，抓取教程文件，安装依赖并运行。最终，系统会提取并封装出核心功能与算法，形成独立的工具，并整合成MCP服务器，供Claude Code等AI助手调用。

通过这一自动化流程，Paper2Agent不仅帮助科研人员快速复现实验，还提供了与实验内容相关的实时问答功能，大大提升了科研工作的效率与便利性。

项目仓库： https://github.com/MaoTouHU/Paper2Agent

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一、开发背景与场景

科研论文中的代码是实验复现的关键，然而，由于论文的代码往往缺乏完善的文档和注释，很多科研人员在尝试复现时都会遇到不少困难。即使代码能够成功运行，如何提取其中的核心功能并加以封装，以便后续使用，依然是一个挑战。

Paper2Agent的目标就是解决这一系列问题。它通过多智能体的架构，结合自动化分析和执行流程，将科研论文中的代码变成一个可交互的AI智能体。通过这一过程，科研人员可以专注于实验本身，而不必担心代码的配置、依赖关系安装、功能封装等细节。

技术细节与开发场景

• 自动化代码分析与执行：系统能够从GitHub的科研论文代码库中自动识别和执行相关的教程，完成依赖包的安装与配置。
• 多智能体架构：通过多智能体的协作，Paper2Agent能够自动扫描、提取论文中的算法，并将其封装成功能模块，最终整合成MCP服务器。
• API与AI助手集成：通过MCP接口，用户能够实时与AI助手（如Claude Code）进行交互，进行实验复现和问题问答。

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二、开发环境与安装

为了顺利运行Paper2Agent，您需要先确保开发环境满足以下条件：

1. 必备环境

• 操作系统：支持Linux、Windows及MacOS等主流操作系统。
• Python 版本：推荐使用 Python 3.10+。
• 依赖管理工具：需要安装 pip。
• AI助手工具：如Claude Code、Google Gemini CLI等。

2. 安装步骤

克隆项目

项目仓库： https://github.com/MaoTouHU/Paper2Agent

git clone https://github.com/MaoTouHU/Paper2Agent.git
cd Paper2Agent

安装Python依赖

pip install fastmcp

安装并配置Claude Code

npm install -g @anthropic-ai/claude-code
claude

确保您的环境中已配置Claude Code或其他AI助手工具，用于后续的交互式操作。

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三、核心功能与实现

1. 自动化教程抓取与依赖安装

Paper2Agent能够自动检测并运行GitHub代码库中与论文相关的所有教程，完成依赖包的自动安装和环境配置。

系统通过这一自动化流程，大幅简化了科研人员的工作，用户只需提供GitHub仓库地址，系统即可自动处理代码库中的教程和依赖。

2. 功能提取与封装

一旦教程成功执行，Paper2Agent将自动提取代码中的核心功能与算法，并将其封装成独立的工具模块。这些工具可以通过AI助手如Claude Code进行调用，提供互动式问答与复现能力。

每个工具模块都是根据论文中的具体实现自动生成的，确保了功能与原始论文实验的完全一致。

3. 多智能体协作

Paper2Agent采用多智能体架构，系统内的各个智能体各司其职，协同工作以完成整个自动化流程：

• 代码分析智能体：分析GitHub代码库并提取教程。
• 依赖管理智能体：自动安装所需的依赖包。
• 功能封装智能体：提取并封装核心功能为工具。
• MCP服务器智能体：将所有工具整合为一个可供AI助手调用的MCP服务器。

4. 与AI助手的集成

在完成自动化任务后，系统将生成一个MCP服务器，供Claude Code等AI助手调用。通过MCP接口，用户可以与AI助手进行实时问答，复现实验。

通过MCP服务器，用户可以直接与AI助手进行互动，提出如“复现论文中的实验结果”或者“分析这个算法的实现”之类的查询。

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四、使用教程与命令

1. 基本用法

要运行Paper2Agent，只需在终端中执行以下命令，并提供GitHub代码库地址：

bash Paper2Agent.sh \--project_dir <PROJECT_DIR> \--github_url <GITHUB_URL>

其中，<PROJECT_DIR>是生成的项目目录，<GITHUB_URL>是GitHub仓库地址。

2. 高级用法

处理指定的教程

如果只希望处理特定的教程，可以使用以下命令：

bash Paper2Agent.sh \--project_dir <PROJECT_DIR> \--github_url <GITHUB_URL> \--tutorials <TUTORIALS_URL or TUTORIALS_TITLE>

处理需要API密钥的代码库

对于需要认证的代码库，可以通过API密钥进行认证：

bash Paper2Agent.sh \--project_dir <PROJECT_DIR> \--github_url <GITHUB_URL> \--api <API_KEY>

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五、验证与输出

1. 输出结构

执行完毕后，您的项目目录将包含以下结构：

<project_dir>/
├── src/
│   ├── <repo_name>_mcp.py          # 生成的MCP服务器
│   └── tools/
│       └── <tutorial_file_name>.py # 从教程中提取的工具
├── <repo_name>-env/                # 独立的Python环境
├── repo/
│   └── <repo_name>/                # 克隆的原始代码
├── claude_outputs/
│   ├── step1_output.json           # 教程扫描结果
│   ├── step2_output.json           # 教程执行结果
│   ├── step3_output.json           # 工具提取结果
│   └── step4_output.json           # MCP服务器创建结果
└── reports/
│   ├── tutorial-scanner.json       # 教程发现分析
│   └── environment-manager_results.md  # 环境设置细节

2. 验证MCP服务器

您可以使用以下命令来验证您的MCP服务器是否已成功加载：

claude mcp list

或者在Claude Code中使用\mcp命令查看加载的MCP服务器。

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六、总结

Paper2Agent为科研人员提供了一种高效的工具，帮助他们将科研论文中的代码自动转化为可交互的AI智能体。通过这一系统，用户无需过多干预即可完成从代码分析、依赖安装到功能封装的全过程，极大地简化了科研实验的复现工作。同时，集成的MCP服务器与AI助手功能使得科研人员能够在日常工作中快速复现实验并进行实时问答。

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