Paper2Agent: 연구 논문을 AI 에이전트로 재탄생시키다

1. 왜 논문을 에이전트로 바꾸는가?

오늘날 연구 논문은 과학 커뮤니케이션의 기본 단위입니다. 하지만 대부분의 논문은 정적인 문서에 불과합니다. 읽는 사람이 직접 코드를 찾아 설치하고, 환경을 구성하고, 데이터까지 맞춰 실행해야 비로소 논문의 방법을 활용할 수 있습니다.

👉 하지만 현실은 복잡합니다. 예를 들어, 새로운 유전체 분석 툴을 논문에서 소개해도, 실제 생물학자가 바로 실행하기에는 환경 세팅과 API 이해가 큰 장벽이 됩니다.

여기서 등장한 것이 Paper2Agent입니다. 이 프레임워크는 논문을 단순한 문서가 아니라, 대화 가능한 AI 에이전트로 변환합니다. 이제 연구자는 “이 논문 방법을 내 데이터에 적용해줘”라고 자연어로 요청할 수 있고, 에이전트가 알아서 실행과 분석을 처리해 줍니다

2. Paper2Agent의 원리

Paper2Agent는 크게 세 단계를 거칩니다.

코드베이스와 논문 분석
- 논문과 연관된 깃허브 저장소, 보조 데이터 등을 자동으로 수집
MCP(Model Context Protocol) 서버 생성
- 논문의 핵심 기능을 도구(MCP Tools), 리소스(MCP Resources), 워크플로(MCP Prompts)로 구조화
AI 에이전트 연결
- Claude Code 같은 AI와 연결해 자연어로 논문을 실행 가능하게 만듦

결과적으로 논문은 더 이상 읽고 따라 하는 대상이 아니라, 대화하며 활용하는 파트너가 됩니다.

3. 세 가지 실제 사례

① AlphaGenome (유전체 변이 해석)

원래는 환경 설정이 복잡했지만, Paper2Agent가 만든 AlphaGenome 에이전트는 “이 변이가 간에서 어떤 영향을 주는지 예측해줘”라고 물으면 바로 결과와 시각화를 반환합니다.
벤치마크 결과, 기존 코드 실행과 100% 동일한 정확도를 보여주며, 새로운 데이터에도 잘 일반화했습니다

② TISSUE (공간 전사체 분석)

공간 전사체 데이터를 불확실성까지 고려해 분석하는 최신 방법론.
Paper2Agent가 만든 TISSUE 에이전트는 사용자가 “내 데이터에 대해 예측 구간을 만들어줘”라고 요청하면, 전체 파이프라인을 자동 실행합니다.
심지어 원 논문의 데이터도 자동으로 내려받아 실행할 수 있어, 재현성과 접근성을 크게 높였습니다.

③ Scanpy (싱글셀 데이터 전처리)

대규모 싱글셀 RNA-seq 데이터 분석 라이브러리.
Paper2Agent는 전처리 + 클러스터링 전체 파이프라인을 에이전트로 구현.
사용자는 단순히 데이터 파일 경로만 주면, 인간 연구자가 튜토리얼을 따라한 것과 똑같은 결과를 얻을 수 있었습니다

4. Paper2Agent가 바꾸는 연구의 미래

재현성 강화: 코드 누락이나 환경 문제 없이 누구나 동일한 결과를 재현 가능
민주화: 전문 지식이 없어도 자연어로 고급 분석을 실행 가능
동적 협업: 여러 논문 에이전트가 서로 연결되어, 데이터를 자동으로 교차 분석하거나 새로운 가설을 제시할 수도 있음

앞으로는 논문 끝에 “데이터 및 코드 공개”뿐 아니라, “에이전트 공개” 섹션이 붙는 시대가 올지도 모릅니다.

✨ 마무리

Paper2Agent는 연구 논문을 단순히 읽고 저장하는 대상에서, 실제로 활용하고 협업하는 AI 동료로 바꾸고 있습니다. 연구자는 더 이상 코드 설치와 디버깅에 시간을 낭비하지 않고, 질문과 아이디어에 집중할 수 있죠.

👉 앞으로 과학 커뮤니케이션은 PDF 파일이 아니라, 대화형 에이전트가 될지도 모릅니다.

참고 : https://arxiv.org/pdf/2509.06917