简介
Paper2Agent 是一个多代理（multi-agent）AI 系统，能够将研究论文及其代码库自动解析并生成可交互的 AI agent，帮助用户以最少人工干预复现实验流程、运行示例并与论文中的方法进行交互。该项目强调自动化流水线（教程发现、工具抽取、MCP 服务生成），适合研究复现、教学演示与科学工作流自动化。
主要特性
- 自动检测并执行论文代码库中的教程与示例，支持按标题或 URL 过滤执行。
- 将教程/工具抽取为独立可调用模块（tools），并生成可被 Claude Code 等工具加载的 MCP 服务器。
- 支持本地与远程 MCP 部署（包括 Hugging Face Spaces 托管的 MCP 服务示例）。
- 输出包含可复现的环境（virtualenv）、抽取工具、执行报告与日志，便于审计与二次开发。
使用场景
- 研究论文快速复现：自动生成能运行论文示例的代理，节省手动配置环境与运行步骤的时间。
- 教学与演示：将论文内容封装为交互式 agent，便于课堂演示与交互式教学。
- 科学工作流自动化：为大型代码库提取可复用工具并构建可编排的 MCP 服务。
技术特点
- 以脚本化流水线为核心，包含教程扫描、工具抽取、示例执行与 MCP 生成。
- 通过与 Claude Code 等 AI 编程工具集成，实现自动化启动与交互式使用体验。
- 输出结构化产物（
src/<repo>_mcp.py、tools/、环境目录等），便于工程化集成与部署。