规划、分析和生成：PaperCoder自动从论文生成高质量代码库
仅用于站内搜索，没有排版格式，具体信息请跳转上方微信公众号内链接
PaperCoder是一个多智能体LLM系统，可将论文转化为代码库，科研神器。它遵循三个阶段的流程：规划、分析和代码生成，每个阶段均由专门的智能体处理。100%开源。
相关论文细节、代码成果也都开源了~
PaperCoder是一个多智能体LLM框架，通过三个阶段将机器学习论文转化为可运行的代码库：
规划阶段（Planning）
构建高级路线图：识别需要实现的核心组件。
设计系统架构：通过类图和序列图展示模块之间的结构关系。
识别文件依赖：确定文件的执行顺序，以确保正确的构建和执行流程。
生成配置文件：为研究人员提供灵活的实验工作流配置。
分析阶段（Analyzing）
对每个文件和函数进行细粒度的解释，明确其功能、输入输出、与其他模块的交互以及从论文中推导出的算法或架构约束。
生成阶段（Coding）
根据前面阶段确定的执行顺序和生成的工件，合成整个代码库。
PaperCoder在多个机器学习会议（如NeurIPS、ICML、ICLR）的论文上进行了评估，使用了基于模型的评估（包括有参考和无参考设置）以及人类评估（由论文作者进行）。
PaperCoder在生成高质量、忠实于原文的代码库方面表现出色，并在PaperBench基准测试中超越了现有基线。
推荐阅读
•动手设计AIAgents：（编排、记忆、插件、workflow、协作）
•DeepSeekR1+Agent的下半场
•单智能体（Agent）：企业员工AI助理
•Agent到多模态Agent再到多模态Multi-Agents系统的发展与案例讲解（1.2万字，20+文献，27张图）
欢迎关注我的公众号“PaperAgent”，每天一篇大模型（LLM）文章来锻炼我们的思维，简单的例子，不简单的方法，提升自己。
