[논문리뷰] Where Do Deep-Research Agents Go Wrong? Span-Level Error Localization in Agent Trajectories본 연구는 Deep-Research Agent의 오류 원인을 파악하기 어렵다는 블랙박스 특성을 해결하고자 합니다. 기존의 에이전트 평가는 주로 최종 결과물(Final Answer)의 정확도에만 집중하기 때문에, 중간 단계의 어떤 부분에서 추론이 어긋났는지 진단하는 데 한계가 존재합니다.#Review#Deep-Research Agents#Error Localization#Agent Trajectories#Span-Level Analysis#LLM Reasoning#Debugging2026년 6월 3일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] ACC: Compiling Agent Trajectories for Long-Context Training본 연구는 기존 에이전트 학습(SFT)이 도구 응답을 차단함으로써 장거리 컨텍스트 상의 핵심 증거를 활용하지 못하는 Supervision Blind Spot 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Agent Trajectories#Long-Context Training#Supervision Blind Spot#Agent Context Compilation#Dependency Modeling#Expert Specialization2026년 5월 21일댓글 수 로딩 중