Paper Agent

一句话简介

字节跳动开源的基于强化学习的学术论文检索AI智能体，2分钟完成深度文献调研。

网站介绍

Paper Agent（又名 PaSa，Paper Search Agent）是由字节跳动研究团队推出的一款开源学术论文检索AI智能体。

它基于强化学习和大语言模型技术，能够模拟人类研究者的行为，自动调用搜索引擎、阅读论文并追踪引文网络，为用户提供精准、全面的学术文献检索服务。

该平台专为科研人员、高校师生及学术爱好者设计，旨在解决传统学术搜索中耗时长、查全率低等痛点，将原本繁琐的论文调研过程压缩至短短两分钟。

核心功能/栏目

1. 智能学术搜索：支持输入复杂的学术问题或研究需求，自动生成多样化搜索词并执行多轮检索。

2. 论文自动阅读与分析：自动抓取并阅读论文摘要与核心章节，快速评估文献与查询需求的相关性。

3. 引文网络追踪：能够顺藤摸瓜，通过参考文献和引用网络深度挖掘相关领域的隐藏文献。

4. 在线体验平台：提供网页端在线试用入口，用户可直接输入问题获取检索结果。

5. 开源代码与模型：提供完整的代码仓库、模型权重及技术论文，支持开发者本地部署与二次开发。

推荐优势/特点

1. 检索效率极高：相比传统人工搜索，能在约2分钟内完成一次详尽的学术调研，大幅节省科研时间。

2. 召回率与准确率领先：基于强化学习训练，在真实测试中，其召回率显著优于传统学术搜索引擎及通用大模型组合。

3. 理解复杂查询：专为学术场景优化，能够准确理解涉及特定算法、研究方法或领域细微差别的细粒度长尾查询。

4. 完全开源免费：官方公开了所有数据集、代码和模型检查点，方便学术界和开发者免费使用及研究。

使用方法/入口指引

在线使用：访问 Paper Agent 官方体验网站（pasa-agent.ai），在搜索框中输入您的学术研究问题或需求描述，系统会自动执行检索并返回相关论文列表及分析结果。

本地部署：前往 GitHub 仓库（github.com/bytedance/pasa）克隆代码，从 HuggingFace 下载 Crawler 和 Selector 模型权重，配置相关 API 密钥后即可在本地运行。

查阅文档：建议阅读官方提供的 arXiv 技术论文，以深入了解其双子星架构及训练原理。

同类/相关网站推荐

1. Semantic Scholar：由艾伦人工智能研究院开发的免费学术搜索引擎，提供强大的论文推荐和引文分析功能。

2. Google Scholar（谷歌学术）：全球常用的学术文献搜索引擎，覆盖各类学科的期刊、论文、图书及专利。

3. Connected Papers：一款可视化学术论文检索工具，通过图谱形式直观展示论文之间的引用和关联关系。

4. arXiv：康奈尔大学运营的预印本论文库，涵盖物理、数学、计算机科学等领域的最新前沿研究。

5. Paper2Agent：斯坦福大学开源的自动化框架，可将静态科研论文转化为可交互的AI智能体，辅助实验复现。