PaperPilot은 과학 논문 검색을 워크플로우 유도로 프레임하는 멀티턴 에이전트입니다. 사용자의 피드백을 통해 검색 쿼리와 워크플로우를 동시에 개선합니다. Qwen3.5-9B 기반 에이전트보다 Hit@5는 19.0%p, MRR은 11.9%p, nDCG@10은 5.7%p 향상됐습니다.
PaperPilot은 키워드 검색, 인용 확장, 필터링, 스코어링 등 논문 검색 연산자 DAG를 활용합니다. 사용자는 이 DAG를 통해 검색 전략을 제어하고 검토할 수 있습니다. 워크플로우 실행 오류율은 9.5%에서 0%로 감소했습니다.
연구팀은 지도 학습과 선호도 최적화를 통해 PaperPilot을 학습시켰으며, 과학적 의도를 정확하게 반영하는 효과적인 인터페이스를 제공합니다.