自 1660 年代第一份学术期刊出现以来，科学论文一直是静态文档。斯坦福大学医学院的一个团队想让他们开口说话。在 9 月 16 日发表在《自然》杂志上的一项研究中，研究人员推出了 Paper2Agent，这是一个可以将任何科学手稿（包括文本、图形和数据）转换为交互式 AI 代理的系统，该代理可以回答有关工作的问题，将其方法应用于新数据，并与其他论文代理协作生成新的发现。
该项目由博士后学者苗家成和资深作者、斯坦福大学医学院生物医学数据科学副教授 James Zou 领导。
从被动页面到主动知识
“基本上在整个人类历史中，我们代表知识的方式都是以这些非常被动的人工制品的形式出现，”邹在斯坦福大学医学院的声明中说。 “在过去，人们将知识刻在石头上，现在我们将知识输入到页面上的文字中 - 但从某种意义上说，页面并没有那么好。”
“这是一个从根本上重新构想知识的机会，”他补充道。 “我们为什么不将每个静态记录转换为知识的主动体现，而不是只有被动的工件呢？”邹将每个论文代理描述为一个虚拟作者，知道研究实际上是如何完成的，并且可以解释、捍卫和扩展它。
Paper2Agent 如何构建代理
转换过程依赖于人工智能“工作代理”团队，该团队会剖析已发表的论文以及任何相关的代码和数据。至关重要的是，他们不仅仅是阅读这项研究——他们还尝试在虚拟环境中从头开始重现它，模拟记录的实验。通过重做工作，代理们吸收了从未纳入最终手稿的专业知识，从试剂和软件依赖性到实验设置的细节。
然后使用 MCP 存储这些知识——MCP 是一种模型上下文协议，可将论文组织成可访问的结构。 Zou 表示：“MCP 本质上让人工智能以一种易于特工访问的形式呈现纸质 PDF，几乎就像归档系统一样。”纸张的每个部分都组织在自己的隔间中。
然而，机器无法捕捉一切。失败的实验、判断以及设计选择背后的隐性推理仍然只存在于研究人员的脑海中。因此，该系统包括一个对话步骤，其中论文代理采访人类作者以填补这些空白。
第一个发现：多动症新线索
为了演示代理之间的协作可以完成什么，该团队将两篇不相关的论文转换为代理。其中一个描述了一种预测基因突变如何影响基因组的工具；另一项报告了一项关于注意力缺陷/多动症风险的全基因组关联研究。
一旦双方都开始运作，特工们就自己找到了共同点。基因组预测代理将其方法应用于 ADHD 数据集，并标记了一个名为 MPHOSPH9 的基因附近的分子变异，该变异与 ADHD 风险增加有关——Zou 表示，这种联系以前从未被报道过。
“过去，如果有两个研究小组发表两篇不同的论文，这两个研究小组必须以某种方式找到对方，”邹说。长期愿景远比精心挑选的配对要大得多：数以百万计的纸质代理人彼此之间出现重叠，并大规模地产生新的见解——邹将这与手稿快速约会进行了比较。
承诺、归因和护栏
到目前为止，该团队已经建立了 100 多个纸质代理，并且仍在研究如何让成千上万的纸质代理高效地相互找到。邹认为科学的好处是巨大的——“每年都会发表数百万篇论文，”他指出——但他明确提出了两个警告。
第一，归因。扩展论文研究结果的代理人应该放大原始研究人员的工作，而不是埋葬它。 “将最终发现归因于原始论文和原始人类作者仍然很重要，”他说。
二是监督。邹说，应密切指导和监控代理人合作和发现的参数，以保持这些合作与安全和道德的研究实践保持一致。
这项工作得到了陈-扎克伯格生物中心的资助。
为什么它很重要
Paper2Agent 所处的研究领域已经被人工智能辅助文献综述和实验室自动化重塑，但它的前提是不同的：它不是使用通用模型来总结论文，而是将每篇论文变成经过验证的、可执行的专家，实际上重新运行了基础科学。如果这种方法得到推广，科学论文本身可能会从可引用的文档演变为可运行的基础设施，并且跨学科研究结果的连接速度也会相应加快。
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