[논문리뷰] Axion 1.0: Open Agent Foundation Models, Simplified본 논문은 현대의 Agent Foundation Models 훈련 방식이 지나치게 복잡해지면서 발생하는 재현성 저하와 비용 문제를 해결하기 위해, 단순하고 재현 가능한 훈련 레시피를 제안한다.#Review#Agent Foundation Models#Supervised Fine-Tuning#Reinforcement Learning#Data Construction#Tool-Dependent Reasoning#Self-Contained Reasoning2026년 11월 3일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Chain-of-Agents: End-to-End Agent Foundation Models via Multi-Agent Distillation and Agentic RL본 논문은 기존의 다중 에이전트 시스템(MAS)과 도구 통합 추론(TIR) 패러다임이 가진 한계를 극복하고, 단일 LLM(Large Language Model) 내에서 다중 에이전트 협업 능력을 내재화하여 복잡한 문제 해결을 위한 종단 간(End-to-End) 에이전트 파운데이션 모델(AFM)을 구축하는 것을 목표로 합니다.#Review#Chain-of-Agents#Agent Foundation Models#Multi-Agent Systems#Tool-Integrated Reasoning#Multi-agent Distillation#Agentic Reinforcement Learning#LLMs#End-to-End Learning2025년 8월 20일댓글 수 로딩 중