В журнале Nature 16 сентября вышли результаты Paper2Agent: система смогла превратить 74 из 100 вычислительных работ по биологии в интерактивных ИИ-агентов. Она предложила 599 инструментов для работы с кодом и данными; 593 прошли автоматическую проверку.

Paper2Agent читает статью, репозиторий, данные и дополнительные материалы, воспроизводит описанные операции и оформляет их как функции, доступные через Model Context Protocol. Если инструмент не выполняется или его результат расходится с примером авторов работы, его исключают. Пользователь после этого может ставить задачу обычным языком, а агент вызывает уже проверенные функции.

В тесте авторов из 300 вопросов по учебным примерам Paper2Agent с Claude Sonnet 4 дала 91,2% правильных ответов. Прямой доступ той же модели к репозиториям дал 80,3%, а более новая Claude Sonnet 4.6 — 86,3%. На 42 практических задачах из десяти работ за пределами биологии система достигла 98,1%.

Ограничение видно в том же эксперименте: 26 из 100 биологических работ превратить в агентов не удалось. Причинами стали отсутствующие код, данные или модели, несовместимые зависимости и сценарии, которые нельзя было обобщить.

Поэтому новый результат — не «ИИ-учёный из любой статьи», а способ сделать уже воспроизводимую вычислительную работу доступнее без ручного изучения её репозитория. Систему оценивали её создатели; независимая проверка на практике ещё нужна. Код Paper2Agent опубликован с лицензией MIT.