规划、分析和生成：PaperCoder自动从论文生成高质量代码库

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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 ………………………………