본 논문은 과학 문헌의 기하급수적인 증가에 따른 어려움을 해결하기 위해, 기존 출판 방식을 보완하는 LLM 기반의 새로운 프레임워크인 "에이전틱 출판(Agentic Publications)"을 제안한다. 이 프레임워크는 검색 증강 생성(Retrieval-augmented generation)과 다중 에이전트 검증을 통해 구조화된 데이터와 비구조화된 콘텐츠를 통합한다. 인간과 기계 모두를 위한 인터페이스를 제공하며, 서술적 설명과 기계 판독 가능한 출력을 결합하고, 자동 검증 및 투명한 거버넌스를 통해 윤리적 고려 사항을 해결한다. 지속적인 지식 업데이트, 새로운 발견의 자동 통합, 사용자 정의 가능한 세부 수준 등의 기능을 제공하며, 다국어 상호 작용, API 접근성, 벡터 데이터베이스, 지식 그래프 및 검증 에이전트를 통한 구조화된 지식 표현을 시연하는 개념 증명을 제시한다. 이 접근 방식은 학문 분야 간의 과학적 의사소통을 향상시켜 효율성과 협업을 개선하는 동시에 기존 출판 경로를 유지하며, 특히 지식 통합이 어려운 학제 간 분야에 유용하다.
