AutoP2C: An LLM-Based Agent Framework for Code Repository Generation from Multimodal Content in Academic Papers

📄 arXiv: 2504.20115v2 📥 PDF

作者: Zijie Lin, Yiqing Shen, Qilin Cai, He Sun, Jinrui Zhou, Mingjun Xiao

分类: cs.SE, cs.AI

发布日期: 2025-04-28 (更新: 2025-05-24)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

AutoP2C：一个基于LLM Agent框架，用于从学术论文多模态内容生成代码仓库

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 代码生成 多模态学习 大型语言模型 Agent框架 Paper-to-Code 自动化 代码仓库生成 学术论文

📋 核心要点

  1. 现有方法难以将学术论文中的多模态信息（文本、图表等）转化为可执行的代码，需要大量人工干预和专业知识。
  2. AutoP2C通过多Agent框架，解析论文中的文本和视觉信息，自动生成完整的、可执行的代码仓库，实现Paper-to-Code的自动化。
  3. 实验结果表明，AutoP2C能够成功为多个论文生成可执行代码仓库，显著优于现有的大语言模型，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

机器学习(ML)研究成果通常以学术论文的形式呈现，其中包含丰富的多模态内容，包括文本、图表和表格结果。然而，将这些多模态元素转化为可执行代码仍然是一个具有挑战性且耗时的过程，需要大量的ML专业知识。我们引入了“Paper-to-Code”(P2C)这一新任务，它将科学出版物的多模态内容转化为完全可执行的代码仓库，这超越了现有代码生成的范畴，后者仅仅是将文本描述转换为孤立的代码片段。为了自动化P2C过程，我们提出了AutoP2C，这是一个基于大型语言模型的多Agent框架，可以处理研究论文中的文本和视觉内容，以生成完整的代码仓库。具体来说，AutoP2C包含四个阶段：（1）从已建立的代码库中提取仓库蓝图，（2）多模态内容解析，整合来自文本、公式和图表的信息，（3）用于结构化代码生成的分层任务分解，以及（4）迭代的反馈驱动调试，以确保功能和性能。在八篇研究论文的基准测试中进行的评估表明了AutoP2C的有效性，它可以成功地为所有八篇论文生成可执行的代码仓库，而OpenAI-o1或DeepSeek-R1只能为一篇论文生成可运行的代码。代码可在https://github.com/shoushouyu/Automated-Paper-to-Code上找到。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决将学术论文中的多模态内容（文本、图表、公式等）自动转化为可执行代码仓库的问题。现有方法主要依赖人工，效率低且需要专业知识，而直接使用LLM进行代码生成往往只能生成孤立的代码片段，无法形成完整的项目。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）构建一个多Agent框架，该框架能够解析论文中的多模态信息，并将其转化为结构化的代码。通过模仿现有代码库的结构，并进行迭代调试，最终生成可执行的代码仓库。

技术框架：AutoP2C框架包含四个主要阶段：(1) 仓库蓝图提取：从已有的代码仓库中提取项目结构和依赖关系，作为生成新仓库的模板。(2) 多模态内容解析：解析论文中的文本、公式和图表，提取关键信息。(3) 分层任务分解：将复杂的代码生成任务分解为多个子任务，并分配给不同的Agent。(4) 迭代反馈调试：通过运行生成的代码，并根据错误信息进行迭代调试，提高代码的正确性和性能。

关键创新：AutoP2C的关键创新在于其多Agent框架和多模态信息融合能力。与传统的代码生成方法相比，AutoP2C能够处理更复杂的多模态输入，并生成更完整的代码仓库。此外，其迭代调试机制能够有效提高代码质量。

关键设计：AutoP2C框架中，每个Agent负责不同的子任务，例如代码生成、测试、调试等。Agent之间通过消息传递进行协作。论文中没有详细说明具体的参数设置、损失函数或网络结构，这些细节可能依赖于所使用的大语言模型和具体的任务。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

AutoP2C在八篇研究论文的基准测试中表现出色，能够成功为所有八篇论文生成可执行的代码仓库。相比之下，OpenAI-o1和DeepSeek-R1等大型语言模型只能为其中一篇论文生成可运行的代码。这表明AutoP2C在Paper-to-Code任务上具有显著的优势。

🎯 应用场景

AutoP2C具有广泛的应用前景，可以加速科研成果的复现和应用，降低机器学习的门槛。研究人员可以利用AutoP2C快速生成论文对应的代码，方便进行实验验证和改进。此外，AutoP2C还可以用于教育领域，帮助学生更好地理解和掌握机器学习算法。

📄 摘要（原文）

Machine Learning (ML) research is spread through academic papers featuring rich multimodal content, including text, diagrams, and tabular results. However, translating these multimodal elements into executable code remains a challenging and time-consuming process that requires substantial ML expertise. We introduce ``Paper-to-Code'' (P2C), a novel task that transforms the multimodal content of scientific publications into fully executable code repositories, which extends beyond the existing formulation of code generation that merely converts textual descriptions into isolated code snippets. To automate the P2C process, we propose AutoP2C, a multi-agent framework based on large language models that processes both textual and visual content from research papers to generate complete code repositories. Specifically, AutoP2C contains four stages: (1) repository blueprint extraction from established codebases, (2) multimodal content parsing that integrates information from text, equations, and figures, (3) hierarchical task decomposition for structured code generation, and (4) iterative feedback-driven debugging to ensure functionality and performance. Evaluation on a benchmark of eight research papers demonstrates the effectiveness of AutoP2C, which can successfully generate executable code repositories for all eight papers, while OpenAI-o1 or DeepSeek-R1 can only produce runnable code for one paper. The code is available at https://github.com/shoushouyu/Automated-Paper-to-Code.