Agents365-ai/paper-fetch

Was ist paper-fetch?

paper-fetch ist ein spezialisiertes KI-Agenten-Tool, das eine DOI (Digital Object Identifier) in eine vollständige PDF-Datei eines wissenschaftlichen Artikels auflöst. Es ist besonders nützlich für Forschungs-Workflows, bei denen der Zugriff auf Volltexte entscheidend ist. Das Tool durchläuft systematisch eine Kaskade von 7 verschiedenen Datenquellen: zuerst Open-Access-Repositorys wie Unpaywall und arXiv, dann wissenschaftliche Datenbanken wie Semantic Scholar (S2), PubMed Central (PMC) und bioRxiv, dann Verlagsseiten und schließlich Sci-Hub als letzten Ausweg. Dieser mehrstufige Ansatz maximiert die Erfolgsquote beim PDF-Abruf und bietet Redundanz für den Fall, dass eine Quelle nicht verfügbar ist. paper-fetch ist als Multi-Agent-System konzipiert, was bedeutet, dass es in orchestrierte KI-Workflows integriert werden kann, in denen verschiedene Agenten koordiniert Aufgaben übernehmen. Es ist vollständig in Python geschrieben und hat keine externen Abhängigkeiten (zero-deps), was die Installation und Ausführung in verschiedenen Umgebungen erleichtert. Das Tool eignet sich ideal für KI-Agenten-Plattformen wie Claude Code, Cursor oder Codex, die den Zugriff auf wissenschaftliche Literatur benötigen.