스탠포드대 연구진이 논문과 코드 저장소를 대화형 AI 에이전트로 자동 변환하는 오픈소스 시스템 '페이퍼투에이전트'를 16일(현지시간) 네이처를 통해 공개했다. 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 활용해 6단계 자동화 과정으로 논문의 분석 방법을 검증 가능한 실행 도구로 바꾸며, 예상 수치가 기준 결과와 3% 이내로 일치해야 통과하는 등 엄격한 검증 기준을 적용한다. 구글 딥마인드의 알파게놈을 대상으로 약 45분 만에 22개 도구를 사람 개입 없이 구축했고, 300개 질의 테스트에서 정확도 91.2%를 기록해 저장소 직접 접근 방식의 클로드 코드(80.3~86.3%)를 앞섰다. 논문에 담긴 유용한 연구 방법이 재현 어려움 때문에 사장되는 문제를 해결할 실용적 대안으로 평가된다.

• •스탠포드대, 논문을 실행 가능한 MCP 서버로 바꾸는 '페이퍼투에이전트' 네이처 공개
• •코드 저장소 분석→가상환경 구축→도구 추출→검증까지 6단계 자동 변환
• •알파게놈 대상 45분 만에 22개 도구 구축, 사람 개입 없이 전부 검증 통과
• •300개 질의 정확도 91.2%로 클로드 코드(80.3~86.3%)보다 높은 성능
• •100개 바이오아카이브 논문 중 74편 자동 에이전트화, 599개 도구 중 593개 검증 통과