Qianli Ma Siyu Wang Yilin Chen Yinhao Tang Yixiang Yang Chang Guo Bingjie Gao Zhening Xing Yanan Sun Zhipeng Zhang

Abstract

Bei der Suche nach wissenschaftlichem Fortschritt ist die Kommunikation von Forschungsergebnissen ebenso entscheidend wie die Entdeckung selbst. Dennoch werden Forscher oft durch die manuelle, wiederholende Aufgabe abgelenkt, Projekt-Webseiten zu erstellen, um ihre dichten wissenschaftlichen Arbeiten zugänglich zu machen. Während die Automatisierung bereits statische Präsentationen und Plakate bewältigt hat, bleibt die dynamische und interaktive Natur von Webseiten ein bisher ungelöstes Problem. Um diese Lücke zu schließen, formulieren wir das Problem neu und argumentieren, dass die Lösung nicht in einer einzigen Befehlsanweisung, sondern in einem kooperativen, hierarchischen Prozess liegt. Wir stellen $\textbf{AutoPage}$ vor, ein neuartiges Multi-Agenten-System, das diese Philosophie umsetzt. AutoPage zerlegt den Prozess der Erstellung von Webseiten aus wissenschaftlichen Papieren in eine fein- bis grobgranulare Pipeline, die von der Erzählstrukturplanung über die generative Erzeugung mehrmodaler Inhalte bis hin zur interaktiven Darstellung reicht. Um KI-Halluzinationen entgegenzuwirken, überprüfen spezialisierte „Checker“-Agenten jeden Schritt anhand des Quellpapiers, während optionale menschliche Prüfpunkte sicherstellen, dass das Endergebnis exakt der Vision des Autors entspricht. Dadurch wird das System nicht nur zu einem Werkzeug, sondern zu einem leistungsfähigen kooperativen Assistenten. Um unsere Vorgehensweise rigoros zu validieren, haben wir zudem $\textbf{PageBench}$, die erste Benchmark für diese neue Aufgabe, entwickelt. Experimente zeigen, dass AutoPage nicht nur hochwertige, visuell ansprechende Webseiten erzeugt, sondern dies mit bemerkenswerter Effizienz – in unter 15 Minuten und für weniger als 0,10 US-Dollar. Der Quellcode und die Datensätze werden unter $\href{https://mqleet.github.io/AutoPage_ProjectPage/}{Webseite}$ veröffentlicht.