[논문리뷰] SkillEvo: Self-Renewing Evolution Gradients from Multi-Turn Interaction Feedback본 논문은 기존 LLM 기반 Agent가 상호작용 실패로부터 지속적으로 학습하지 못하는 한계점을 해결하고자 한다. 기존의 Single-turn 기반 평가 방식은 초기 단계의 결함만을 수정할 뿐, 이후 단계에서 발생하는 복합적인 결함을 식별하지 못해 진화 그래디언트가 쉽게 소멸하는 문제를 가진다 .#Review#Agent Skill#Multi-Turn Interaction#Self-Evolution#Trustworthy Feedback#Controllable Governance#Knowledge Evolution2026년 8월 20일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SkillHone: A Harness for Continual Agent Skill Evolution Through Persistent Decision History본 논문은 에이전트의 스킬이 정적인 아티팩트로 취급되어 지속적인 환경 변화와 작업 배포 환경에서 유지보수가 어렵다는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Agent Skill#Continual Learning#Persistent Decision History#Skill Evolution#LLM Agent#Deep Research#Role-bounded Subagent2026년 6월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] EvoDS: Self-Evolving Autonomous Data Science Agent with Skill Learning and Context Management기존의 데이터 과학 에이전트는 고정된 작업 워크플로우와 제한적인 Action space에 의존하여, 경험을 체계적으로 축적하거나 재사용하는 능력이 부족합니다.#Review#Data Science Agent#Multi-Agent System#Self-Evolving#Agent Skill#Agentic Reinforcement Learning2026년 6월 4일댓글 수 로딩 중