스탠퍼드대 연구진이 학술 논문과 코드를 실행 가능한 AI 에이전트로 바꾸는 오픈소스 프레임워크 ‘Paper2Agent’를 선보였다. IEEE 스펙트럼(IEEE Spectrum)은 9월 23일 연구진의 이 기술을 소개했다.
논문에서 실행 도구로 바꾸는 과정
Paper2Agent는 논문과 함께 제공된 코인베이스(codebase), 데이터, 보충 자료를 입력받아 핵심 작업 흐름을 추출한 뒤 검증된 실행 도구 모음으로 구성한다. 연구진은 통계학·계량경제학·천체물리학 등 여러 분야에서 기술을 시험했으며, 개념 검증은 논문 방법을 실제 도구로 옮기기 어려운 계산생물학에 집중했다.
첫 실험에는 DNA 돌연변이가 유전자 조절에 미치는 영향을 예측하는 딥러닝 모델 알파지놈(AlphaGenome)의 문서와 코드를 사용했다. 개인용 노트북에서 사람의 개입 없이 약 45분 만에 22개 도구가 만들어졌고, 계산 비용은 15달러 미만이었다. 도구들은 DNA 변화가 유전자 활성에 미치는 영향을 예측하거나 조직별 결과를 비교하고 여러 변이를 한꺼번에 분석하는 기능을 수행했다. 별도의 테스트 에이전트는 각 도구를 기준 결과와 대조했으며, 오류가 발생하면 기능별로 최대 6차례 원인을 진단하고 수정을 시도했다. 끝내 검증되지 않은 도구는 제외했다.
검증된 도구들은 모델 컨텍스트 프로토콜 서버로 묶인 뒤 클로드 코드(Claude Code)에 연결됐다. 사용자는 일반 언어로 질문할 수 있고, 알파지놈 에이전트는 알맞은 분석을 실행해 결과와 시각화를 내놓았다. 연구진의 분석에서 이 에이전트는 알파지놈 코인베이스를 직접 제공받은 표준 클로드(Claude)와 전문 AI 공동과학자 도구인 바이오엠니(Biomni)보다 나은 성능을 보였다. 구글의 제미나이 노트북(Gemini Notebook)처럼 문서 내용을 묻고 답하는 도구와 비슷해 보이지만, Paper2Agent는 질문에 답하는 데 그치지 않고 논문에 설명된 방법 자체를 실행하는 것을 목표로 한다.
여러 논문 에이전트의 협업 가능성
연구진은 알파지놈 에이전트에 다른 논문 기반 에이전트도 연결했다. 하나는 유전된 DNA 변이가 자가면역질환과 관련된 세포 기능을 어떻게 방해하는지 다룬 논문에서, 다른 하나는 발현된 모든 유전자를 억제했을 때 면역세포가 어떻게 변하는지를 분석한 논문에서 만들어졌다. 세 에이전트에 피부질환 건선의 유전적 원인을 조사하도록 하자, 기능이 잘 알려지지 않은 GPR137 유전자를 유력한 원인 후보로 제시했고 이를 검증할 방법 10가지를 내놨다. 연구자가 이 중 하나를 선택해 분석한 결과, GPR137을 억제했을 때 나타난 유전자 활성 변화는 건선 관련 변이가 면역세포에서 일으킨 변화와 유사했다.
제임스 저우 스탠퍼드대 컴퓨터과학자는 지식이 정적인 기록이 아니라 동적이고 상호작용하는 형태가 돼야 재현성을 높이고 새로운 발견을 가능하게 한다고 말했다. 메릴랜드대의 동핑 첸 컴퓨터과학자는 논문을 에이전트형(agentic) 인터페이스로 실행 가능하게 만드는 발상이 매력적이라며, 에이전트화가 연구가 비교적 완결되고 문서화됐음을 보여주는 인증 역할을 할 수 있다고 평가했다. 웨일 코넬 의대의 올리비에 엘레멘토 계산생물학자는 AI를 중심에 둔 상호작용형 출판으로 연구 공유 방식을 바꿀 수 있다고 봤다.
Paper2Agent는 연구자가 문서와 코드를 일일이 정리해 다른 환경에 설치하는 부담을 줄이고, 여러 논문의 방법을 연결해 탐색하도록 하는 방향을 제시한다. 폴란드 소프트웨어 기업 비르투스랩의 아르투르 스코브론스키 애플리케이션 개발 책임자는 학생들이 논문에 적힌 방법을 읽는 데서 그치지 않고 직접 다뤄보는 수업에도 활용할 수 있다고 블로그에서 언급했다. 원문은 상용 출시 일정이나 가격을 제시하지 않았으며, 현재 소개된 사례는 오픈소스 프레임워크의 개념 검증과 연구·교육 활용 가능성에 초점을 맞췄다.