Stanford превратил научные статьи в ИИ-агентов: Paper2Agent воспроизводит результаты по команде

Команда из Стэнфорда под руководством Цзячэн Мяо и Джеймса Цзоу опубликовала в Nature статью о Paper2Agent. Инструмент превращает исследовательскую работу и её код в сервер Model Context Protocol (MCP). Агент, совместимый с MCP, — например, Claude Code или Codex — получает возможность выполнять методы статьи простыми фразами на естественном языке. Результат авторы называют «виртуальным автором для переписки».

Paper2Agent работает на агенте Claude Code. Оркестратор запускает шесть специализированных под-агентов: от поиска и загрузки кода до создания изолированного окружения, индексации туториалов, их выполнения с записью эталонных ответов, превращения туториалов в параметризированные MCP-инструменты и финальной верификации. Прошедшие проверку инструменты собираются в один MCP-сервер.

Валидация строгая: инструмент проходит только если числа совпадают с эталоном с точностью до 3%, а контрольные изображения — по перцептивному хешу с расстоянием Хэмминга менее 20. На каждую функцию даётся до 6 попыток. Неудачные исключаются из итогового сервера. Каждый сервер включает MCP-инструменты (исполняемые функции), ресурсы (статья, код, данные, рисунки) и промпты (многошаговые пайплайны, например, правильный порядок предобработки Scanpy).

Код Paper2Agent распространяется под лицензией MIT и устанавливается как навык для Claude Code или Codex. Уже доступны готовые серверы для AlphaGenome, Scanpy и TISSUE на Hugging Face Spaces, а также хостинг на paper2agent.ai. В работе использовалась модель Claude Sonnet 4.