Paper2Agent

把论文一键变成能对话的 AI 智能体

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 智能体 🍴 复刻 590 🐛 待处理 5 👀 关注 45
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 3965
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,免费使用

项目预览

Paper2Agent 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类智能体
开发团队jmiao24
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,免费使用
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
GitHub 星标★ 3965
上线时间2025-09-09 00:00:00
代码更新2026-09-17
仓库体积5.9 MB
本站数据更新2026-11-06
维护状态维护中
收录时间2026-09-22
浏览次数2

项目介绍

Paper2Agent 是一个多智能体 AI 系统,目标是把学术论文自动转换为可交互的 AI 智能体。用户提供论文(PDF 或链接)后,系统通过多个分工协作的智能体完成解析、提炼方法、抽取关键结论与可执行任务,并生成一个能围绕该论文回答、解释、追问的对话式 Agent。它解决的核心问题是:论文阅读门槛高、复现与理解成本大,静态 PDF 无法交互,普通 RAG 问答又缺乏对论文结构与论证逻辑的深度把握。核心能力包括论文结构化解析、方法/实验/结论抽取、多智能体协同编排、自动生成可对话智能体,以及围绕论文的问答与解释。适合研究者、工程团队和需要快速消化大量文献的场景,把“读论文”变成“和论文对话”。

Star 增长趋势

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数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-22 · 当前星标 ★ 3965

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理,个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:本地安装 5 步

环境要求

  • 已安装 Claude Code 或 Codex 等支持 skill 的编码智能体
  • 已安装 git,并能访问 GitHub
  • 可用的终端(bash),$HOME 目录可写
  • 一个用于存放分析产物的本地工作目录

安装与启动步骤

  1. 1克隆项目仓库

    把 Paper2Agent 仓库下载到本地,并进入仓库根目录,后续命令都在此目录执行。

    git clone https://github.com/jmiao24/Paper2Agent.git
    cd Paper2Agent
  2. 2安装到 Claude Code

    把整个 skill 文件夹(含子目录与支持文件)复制到 Claude Code 个人技能目录,不能只拷单个文件。

    mkdir -p "$HOME/.claude/skills/paper2agent"
    cp -R skills/paper2agent/. "$HOME/.claude/skills/paper2agent/"
  3. 3安装到 Codex

    若使用 Codex,则复制到 Codex 个人技能目录;与上一步二选一,按你的宿主执行。

    mkdir -p "$HOME/.agents/skills/paper2agent"
    cp -R skills/paper2agent/. "$HOME/.agents/skills/paper2agent/"
  4. 4启动编码智能体

    进入你想做分析的工作目录,打开 Claude Code 或 Codex;若技能未出现,重启智能体。

  5. 5用提示词转换论文

    在智能体中粘贴 Quick Start 提示词,把论文地址、代码仓库和输出目录替换成真实值。

    Read https://github.com/jmiao24/Paper2Agent and install the paper2agent skill
    from skills/paper2agent for this coding agent.
    
    Use the paper2agent skill to agentify this paper and its associated files,
    alongside its code repository if available. Follow the skill instructions
    for the workflow, verification, and final delivery.
    
    Paper and associated files: <PAPER_URL_OR_LOCAL_FILES>
    Code repository (if available): <GITHUB_URL_OR_LOCAL_PATH>
    Output directory: <PROJECT_DIR>

关键配置

配置项必填说明示例
Paper and associated files是要转换的论文链接或本地文件路径https://arxiv.org/abs/2401.00001
Code repository否论文对应的代码仓库地址或本地路径,没有可留空https://github.com/jmiao24/Paper2Agent
Output directory是生成的 Agent/MCP 服务器等产物输出目录/your/path/output

如何确认成功

技能安装后重启编码智能体,在技能列表中出现 paper2agent 即安装成功;转换时按技能提示完成验证与交付。

常见问题

Q:安装后智能体里看不到 paper2agent 技能怎么办?

A:先重启编码智能体;仍不出现就检查是否把 skills/paper2agent 下的全部内容(含子目录)完整复制到了对应宿主的技能目录。

Q:Paper2Agent 支持哪些输入?

A:支持论文 PDF 或链接及其相关文件,并可选配套代码仓库;具体输入、工作流与交付物见 skills/paper2agent/SKILL.md。

Q:需要自己手动装生成的服务器依赖吗?

A:README 说明转换过程中 skill 会在项目环境中安装生成服务器的依赖,无需单独手动安装。

Q:能不能不手动安装,直接让智能体装?

A:可以,用 Quick Start 提示词让编码智能体读取仓库并安装 paper2agent skill,随后在同一次对话里完成论文转换。

注意事项

  • 必须复制整个 skill 文件夹,包含所有子目录和支持文件。
  • 不同宿主技能目录不同:Claude Code 为 ~/.claude/skills,Codex 为 ~/.agents/skills。
  • 技能未生效时重启编码智能体。
  • 也可直接在 paper2agent.ai 在线试用效果。

核心亮点

  • 多智能体分工协作,覆盖论文解析、方法抽取到 Agent 生成的完整链路
  • 输入门槛低,论文 PDF/链接即可自动产出可交互智能体,省去手工整理
  • 面向论文场景做结构化理解,比通用 RAG 问答更贴合论证逻辑与实验细节

不足之处

  • 对公式密集、图表复杂的论文,解析与抽取质量可能不稳定
  • 生成智能体的回答准确性依赖底层模型,存在幻觉风险,需人工核验

适用场景

  • 研究者快速消化大量文献并围绕单篇论文追问细节
  • 工程团队把论文方法转成可对话助手,辅助复现与选型
  • 学生/入门者用交互方式理解论文核心思路与实验结论

替代项目

gpt-researcher、paperqa、khoj

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