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

초록

과학적 진보를 향한 탐구에서, 연구 결과를 효과적으로 전달하는 것은 발견 자체만큼이나 중요하다. 그러나 연구자들은 복잡한 논문을 누구나 접근할 수 있도록 만드는 데 있어, 프로젝트 웹페이지를 수작업으로 만드는 반복적이고 번거로운 과정에 자주 휘말리게 된다. 자동화 기술은 정적 슬라이드나 포스터에 대한 문제는 어느 정도 해결해 왔지만, 웹페이지가 지닌 동적이고 상호작용적인 특성은 여전히 해결되지 않은 과제로 남아 있다. 이 격차를 메우기 위해 우리는 문제를 재정의하며, 단일 명령어에 의존하는 것이 아니라, 협업적이고 계층적인 프로세스를 통해 해결책을 모색해야 한다고 주장한다. 본 연구에서는 이러한 철학을 구현한 새로운 다중 에이전트 시스템인 $\textbf{AutoPage}$를 제안한다. AutoPage는 논문에서 웹페이지를 생성하는 과정을, 서사 기획 → 다중 모달 콘텐츠 생성 → 상호작용 렌더링에 이르는 계층적이고 세부적인 파이프라인으로 분해한다. AI의 환각( hallucination) 문제를 완화하기 위해, 각 단계를 원문 논문과 비교하여 검증하는 전용 ‘체커(Checker)’ 에이전트를 도입하였으며, 필요에 따라 연구자 개입을 수용하는 인간 체크포인트를 추가함으로써 최종 결과물이 저자 의도와 완전히 일치함을 보장한다. 이는 단순한 도구를 넘어서 강력한 협업 보조자로의 전환을 가능하게 한다. 제안된 접근의 타당성을 엄격히 검증하기 위해, 본 연구는 이 새로운 작업을 평가하기 위한 첫 번째 벤치마크인 $\textbf{PageBench}$를 구축하였다. 실험 결과, AutoPage는 높은 품질의 시각적으로 매력적인 웹페이지를 생성할 뿐만 아니라, 15분 이내, 0.1달러 미만의 비용으로 놀라운 효율성으로 이를 달성함을 입증하였다. 코드와 데이터셋은 $\href{https://mqleet.github.io/AutoPage_ProjectPage/}{Webpage}$에서 공개될 예정이다.