据Ethan Mollick在X发文称，AI代理已能仅凭方法与数据独立重建复杂论文，无需原始代码或全文，并常能发现源论文的人为错误；这显示再现性工具与同行评审支持进入新阶段（来源：Ethan Mollick 2026年4月25日贴文）。据该贴文，这一能力可用于自动化重复实验、无代码验证流程与跨学科质量核查，前提是公开数据与方法充分可用。Mollick并指出潜在商业机会包括“再现性即服务”平台、面向期刊与出版社的代理助理，以及面向高校与资助方的数据与方法合规自动化工作流。