[논문리뷰] SKILLER: Language-Level Reinforcement Learning for Reusable Skill Extraction in Small Language Models본 논문은 강력한 closed-source 모델의 높은 추론 비용 문제와, 소형 모델(Small-scale LVLMs)에 기존 스킬을 직접 이식할 때 발생하는 Model-Mismatch 문제를 해결하고자 한다.#Review#Small Language Models#Reinforcement Learning#Agent Skills#Natural Language Policy#Model-Mismatch#Cost-Effectiveness#Agentic Deployment2026년 8월 13일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SkillZip: Contract-Preserving Graph Compression for Scalable Agent Skill Libraries본 논문은 LLM Agent의 스킬 라이브러리가 확장됨에 따라 발생하는 Procedural Knowledge의 중복성과 컨텍스트 예산 부족 문제를 해결하고자 합니다.#Review#LLM Agents#Agent Skills#Procedural Memory#Graph Compression#Skill Retrieval2026년 8월 12일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SKT: Skill-Use Training at Scale via Verified Synthetic Data Generation본 논문은 LLM이 단순히 Agent Skill을 보유하는 것을 넘어, 이를 적절한 시점에 식별하고, 실행하며, 복합적으로 활용할 수 있게 만드는 것을 목표로 합니다.#Review#Agent Skills#Data Synthesis#Skill-Use Training#Synthetic Data#Supervised Fine-Tuning#Language Model Agents2026년 8월 3일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Skill Self-Play: Pushing the Frontier of LLM Capability with Co-Evolving Skills본 논문은 LLM의 self-evolution 과정에서 발생하는 task diversity와 verification reliability 사이의 trade-off를 해결하고자 합니다.#Review#Large Language Models#Self-Play#Agent Skills#Reinforcement Learning#Curriculum Learning#Task Generation#Co-Evolution2026년 7월 26일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Skill-RM: Unifying Heterogeneous Evaluation Criteria via Agent Skill본 논문은 LLM post-training에서 활용되는 기존의 reward evaluation 방식이 이질적인 평가 기준을 통합하는 데 한계를 보이고 있다는 점을 지적한다.#Review#Reward Modeling#Agent Skills#LLM-as-a-Judge#Reinforcement Learning#Instruction Following#Evidence-based Evaluation2026년 6월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Socratic-SWE: Self-Evolving Coding Agents via Trace-Derived Agent Skills본 연구는 LLM 기반 소프트웨어 엔지니어링 에이전트가 고품질 태스크 데이터 부족으로 인해 학습 및 일반화 성능이 제한되는 문제를 해결하고자 합니다. 기존 합성 데이터 생성 방식은 고정된 규칙이나 무작위 버그 주입에 의존하여 에이전트의 실제 취약점이나 학습 진행 상황을 반영하지 못한다는 한계가 있습니다.#Review#Software Engineering#Large Language Models#Reinforcement Learning#Self-Evolution#Agent Skills#Trace-Driven Learning#Code Repair2026년 6월 7일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] ClawHub Security Signals: When VirusTotal, Static Analysis, and SkillSpector Disagree본 논문은 LLM 에이전트 생태계에서 핵심 소프트웨어 단위인 Agent Skills의 보안 문제를 다루며, 서로 다른 보안 스캐너(VirusTotal, Static Analysis, SkillSpector)들이 동일한 스킬에 대해 불일치하는 결과를 보일 때 이를 어떻게 해석하고 대응할 것인지에 대한 문제를 제기한다.#Review#Agent Skills#LLM Agents#Software Supply Chain#Security Scanning#Scanner Disagreement#Trust Artifacts#OpenClaw2026년 6월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] OpenSkillEval: Automatically Auditing the Open Skill Ecosystem for LLM Agents본 논문은 급격히 팽창하는 LLM Agent용 Skill 생태계에서 발생하는 평가의 불투명성과 비효율성 문제를 해결하고자 합니다. 현재 커뮤니티에서 배포되는 수많은 Skill들이 실제 성능 향상에 기여하는지, 혹은 특정 모델과 프레임워크에서 어떻게 상호작용하는지에 대한 체계적인 분석이 부재합니다.#Review#LLM Agents#Agent Skills#Automatic Evaluation#Skill Ecosystem#Benchmarking#Trajectory Trace Analysis#Artifact Evaluation2026년 5월 31일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SkillGrad: Optimizing Agent Skills Like Gradient Descent본 논문은 LLM 에이전트의 도메인 적응력을 높이기 위한 Agent Skills가 흔히 불완전하거나, 시대에 뒤떨어지거나, 신뢰할 수 없다는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Agent Skills#Gradient Descent#Skill Evolution#LLM Agents#Procedural Knowledge#Structured Optimization#Textual Momentum2026년 5월 27일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] From Raw Experience to Skill Consumption: A Systematic Study of Model-Generated Agent Skills본 논문은 에이전트가 방대한 원시 경험 데이터로부터 효과적으로 기술을 습득하지 못하는 비효율성 문제를 해결하기 위해 Skill Consumption 프레임워크를 제안한다. 기존 방식은 데이터의 노이즈와 구조적 미흡함으로 인해 기술 추출의 정밀도가 낮다는 한계가 있다.#Review#Agent Skills#Skill Consumption#Model-Generated Skills#Autoregressive#Skill Acquisition2026년 5월 24일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SkillsVote: Lifecycle Governance of Agent Skills from Collection, Recommendation to Evolution본 연구는 대규모 오픈소스 Skill 생태계의 비정형성, 중복성, 품질 불균형 문제를 해결하고 에이전트의 효율적인 경험 재사용을 가능하게 하는 체계적인 거버넌스 프레임워크를 제안합니다.#Review#LLM Agents#Agent Skills#Lifecycle Governance#Skill Recommendation#Attribution#Skill Evolution2026년 5월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] AI Meets Brain: Memory Systems from Cognitive Neuroscience to Autonomous Agents이 논문은 AI 에이전트, 특히 LLM 기반 에이전트의 효율적인 메모리 시스템 설계를 위해 인지 신경과학의 통찰력을 통합하는 것을 목표로 합니다.#Review#Autonomous Agents#Memory Systems#Cognitive Neuroscience#Large Language Models (LLMs)#Retrieval-Augmented Generation (RAG)#Memory Management#Multimodal Memory#Agent Skills2025년 12월 31일댓글 수 로딩 중