Наукові статті запропонували перетворювати на інтерактивних ШІ-агентів

17.09.2026, 07:37 processer.media

У журналі Nature описали систему Paper2Agent, яка автоматично перетворює наукові публікації на інтерактивних агентів зі штучним інтелектом. Такі агенти мають відповідати на запити природною мовою, демонструвати описані в роботах методи, відтворювати аналізи та застосовувати їх до нових даних.

Автори пропонують зробити статтю не лише документом із результатами, а виконуваним дослідницьким артефактом. Система опрацьовує рукопис, додаткові матеріали, програмний код, набори даних, приклади запуску та робочі процеси аналізу.

Основою підходу є Model Context Protocol, або MCP, — стандартизований протокол, що дає змогу мовним моделям і агентам працювати із зовнішніми інструментами та ресурсами. Paper2Agent створює для кожної наукової роботи MCP-сервер і підключає його до ШІ-агента, з яким користувач може спілкуватися звичайною мовою.

Кожен такий сервер містить три типи компонентів: виконувані інструменти, що відтворюють ключові методи статті; ресурси з текстом публікації, кодом і додатковими даними; а також готові інструкції для багатоетапних наукових процедур. Серед іншого, це може дозволяти агенту запускати аналіз, перевіряти відтворюваність результатів або заново генерувати фігури.

Під час підготовки інструментів система налаштовує програмне середовище, виділяє основні функції з кодової бази та автоматично їх тестує. Інструмент включають до фінального сервера лише за умови, що він створює очікувані файли, видає числові результати в установлених межах похибки та відтворює контрольні фігури. Для прозорості кожен інструмент містить посилання на код із першоджерела.

У межах одного з прикладів автори застосували Paper2Agent до AlphaGenome — моделі для прогнозування впливу однонуклеотидних варіантів ДНК на регуляторні процеси. Система створила 22 інструменти MCP приблизно за 45 хвилин на персональному ноутбуці без втручання людини; усі вони пройшли автоматичну перевірку. Вказана вартість цього одноразового процесу становила 14 доларів США.

Створений агент може оцінювати вплив генетичних варіантів на експресію генів, сплайсинг і доступність хроматину в різних тканинах та типах клітин, а також формувати візуалізації результатів. У тестуванні на 15 завданнях із навчальних матеріалів він показав точність 98,7% у середньому за п’ять запусків, а на 15 нових завданнях — 100%. Для 30 відкритих запитів, що вимагали поєднання кількох інструментів і біологічної інтерпретації, середня точність становила 82,7%.

Автори також порівняли роботу агента з використанням Claude Code з прямим доступом до репозиторію AlphaGenome та системою Biomni. За наведеними результатами, агент Paper2Agent був швидшим у медіанному часі виконання запитів і точнішим у трьох групах тестових завдань.

Читати повністю…