Как оживить научные статьи: превращаем исследования в интерактивных ИИ-ассистентов

Мы привыкли к тому, что научная статья — это текст, рисунки и где-то в репозитории код. Дальше начинается рутина: искать зависимости, настраивать окружение, разбираться в API и форматах данных. Для многих это высокий порог входа. Paper2Agent предлагает простой подход: превращать статьи в ИИ‑агентов, с которыми можно говорить на естественном языке и сразу запускать их методы. То, что было пассивным PDF, становится рабочим инструментом — звучит волшебно.

Как это устроено

В основе — протокол MCP (Model Context Protocol), общий язык, через который большие языковые модели получают доступ к инструментам и данным. Paper2Agent работает в два слоя. Сначала Paper2MCP автоматически вытягивает из статьи и её кода функции, данные и промты, и собирает удалённый MCP‑сервер. Затем этот сервер подключается к LLM, образуя агента, привязанного к конкретной работе.

Внутри MCP три ключевых блока:

• Инструменты — исполняемые функции с уже настроенным окружением;

• Ресурсы — стандартизованные ресурсы: текст, код, таблицы, датасеты, фигуры;

• Промты — короткие инструкции для сложных многошаговых пайплайнов, чтобы агент действовал надёжно и в правильном порядке.

Сервер можно развернуть, например, на Hugging Face Spaces и подключить к любому совместимому чат‑агенту. В демонстрации авторы использовали среду Claude Code: отдельные подагенты настраивают окружение, вытягивают функции из туториалов, пишут тесты и собирают всё в MCP‑сервер.

Три примера, где это уже работает

Геномика

Для AlphaGenome Paper2Agent на обычном ноутбуке за примерно три часа без ручного вмешательства собрал 22 инструмента: от скоринга вариантов и предсказаний по последовательности до онтологий тканей и визуализаций. Проверка на 15 запросах из оригинального туториала дала 100% точность чисел; ещё 15 новых запросов — снова безошибочно по сравнению с ручным прогоном кода.

Показательный кейс: агент сам спланировал шаги, выполнил скоринг по модальностям, отфильтровал релевантные ткани, построил визуализации и выдал связный отчёт. Он приоритизировал один ген, одновременно показав сильные сигналы для других. В итоге одним запросом пользователь получает переоценку сложного полигенного локуса — с обоснованиями и цифрами.

Пространственная транскриптомика

Здесь сгенерировано 6 инструментов: предсказание пространственной экспрессии, интервалы предсказаний и анализы, учитывающие неопределённость. Агент поддерживает диалог: подсказывает, какие входы нужны, и сам запускает конвейер. Например, запрос на расчёт интервала предсказаний для гена по указанным файлам запускает полный процесс и выдаёт совпадающие с ручным анализом результаты. Дополнительно раздел доступности данных статьи превращён в ресурсный реестр с унифицированными метаданными и прямыми ссылками через API репозиториев — можно просто попросить скачать мышиные данные с Zenodo и выполнить анализ.

Анализ одиночных клеток

Фокус — стандартный конвейер: контроль качества, нормализация, выбор признаков, уменьшение размерности, граф, кластеризация, аннотация. За около 45 минут Paper2Agent извлёк 7 инструментов и оформил промты для правильного порядка шагов. Пользователю достаточно передать путь к файлу, и агент анализирует данные, запускает дефолтный конвейер и, при необходимости, аккуратно отходит от настроек по умолчанию. На трёх публичных датасетах результаты совпали с референс‑туториалами исследователей.

Почему это важно

• Снижается порог внедрения: вместо недель настройки — диалог с агентом и готовые инструменты.

• Растёт воспроизводимость: тесты и стандартизованные ресурсы превращают чужую работу в надёжный сервис.

• Масштабируемость: можно подключать несколько MCP к одному чат‑агенту и собирать мультиагентную систему из метод‑агентов и дата‑агентов.

• Новая метрика качества статей: если код плохо оформлен, агент не соберётся — боль ^[1] воспроизводимости становится видимой.

Под капотом — оркестратор и четыре субагента: настройка окружения, поиск и прогон туториалов, извлечение инструментов, тестирование и улучшения. Всё собирается в MCP‑сервер и разворачивается удалённо. Подключить такой сервер можно к любой совместимой LLM и общаться с методами статьи как с ассистентом.

📜 Полная статья ^[2]

💾 Код ^[3]

🤖 Агент ^[4]

***

Если вам интересна тема ИИ,  ^[5]подписывайтесь на мой Telegram-канал ^{[6]  [7]}– там я регулярно делюсь инсайтами по внедрению ИИ в бизнес, запуску ИИ-стартапов и объясняю, как работают все эти ИИ-чудеса.