[논문리뷰] Video-RSI: Recursive Self-Improvement of Video Understanding Agents via Harness Evolution본 논문은 기존 비디오 에이전트가 고정된 Harness에 의존하여 실패 원인을 적절히 진단하지 못하고, 증거 수집 방식의 최적화가 어렵다는 한계를 해결하고자 합니다 .#Review#Video Understanding#Recursive Self-Improvement#Executable Harness#Active Investigation#Cost-Aware Evolution#Agentic Systems#Frozen Models2026년 10월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Accurate but Not Humble: Evaluating Epistemic Humility in LLM Agents under Knowledge Conflict본 논문은 현대의 Agentic Systems 평가가 지나치게 최종 결과의 정확도에만 치중되어 있어, 에이전트가 작업 중 마주하는 불확실성을 어떻게 처리하는지에 대한 통찰이 부족하다는 문제의식을 제기한다.#Review#Epistemic Humility#LLM Agents#Knowledge Conflict#Trajectory-level Evaluation#Uncertainty#Agentic Systems2026년 10월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Agent Priors-guided Policy Learning본 논문은 로봇 학습에서 스킬 수준의 일반화와 태스크 수준의 구성적 일반화가 상호 의존적임에도 불구하고, 기존 방식들은 이 둘 사이의 인터페이스가 불충분하여 발생하는 정보 손실 문제를 해결하고자 한다.#Review#Robot Learning#Skill Generalization#Compositional Generalization#Structural Priors#Diffusion Policy#Agentic Systems#Task and Motion Planning2026년 10월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Learning Meta-Skills for Agent Harness Design in Test-Time AI4AI본 논문은 에이전트의 수행 능력이 모델의 추론 능력뿐만 아니라 그가 활동하는 환경(harness)에 의해 결정된다는 점에 주목하여, 모델 가중치 고정 상태에서 Builder가 더 나은 실행 환경을 구축하도록 학습하는 문제를 정의한다.#Review#AI4AI#Test-Time Adaptation#Meta-Skills#Agentic Systems#Harness Construction#Self-Improvement2026년 9월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Agent Error Dataset: Scaling 50,000 Error--Diagnosis Pairs for Failure Analysis and Error-Aware Post-Training본 논문은 LLM Agent의 실패 경험을 단순 보상(Reward) 학습의 범위를 넘어, 명확한 오류 진단 및 보정 액션 학습을 통해 재발을 방지하는 체계적인 방법을 제안합니다.#Review#Agent Error Dataset#Error-Aware Post-Training#Failure Analysis#Agentic Systems#Diagnostic Learning#Action Recovery2026년 9월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Context Language Models기존의 LLM은 컨텍스트 관리를 외부의 하드코딩된 Harness나 제한된 Action Space에 의존하여 수행해 왔습니다. 이러한 방식은 복잡하고 긴 호라이즌을 가진 태스크에서 모델이 능동적으로 정보를 유지하거나 편집하는 데 한계를 보입니다.#Review#Context Language Models#In-Context Learning#Reinforcement Learning#Suffix Cache Reuse#Context Management#Agentic Systems#Model Autonomy2026년 9월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Agent as Policy for Robotic Manipulation본 논문은 기존의 로봇 제어 방식이 지닌 유연성 부족 문제를 해결하기 위해, 범용 에이전트가 직접 물리적 로봇을 제어하는 AGP를 제안합니다. 기존의 프로그램 합성 방식은 불확실한 환경 변화에 대응하는 규칙을 미리 예측하기 어렵고, 정책 오케스트레이션 방식은 선택된 정책이 가진 고유한 한계에 묶인다는 단점이 있습니다.#Review#Robotic Manipulation#Multimodal Large Language Models#Agentic Systems#Runtime Programming#Policy Orchestration#Zero-shot Manipulation2026년 9월 14일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Repo-To-Skill: Distilling GitHub Repositories Into AI4AI Skills본 논문은 자율 연구 에이전트가 수행하는 머신러닝(ML) 연구 과정에서 겪는 도메인 특화 전문 지식 부족 문제를 해결하고자 합니다 .#Review#Autonomous Agents#Operational Knowledge#Skill Distillation#GitHub Repositories#Agentic Systems#AI4AI#DisCo2026년 9월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Chain-of-Thought Faithfulness of Reasoning Models Varies with Where and How Preference Cues Are Delivered본 연구는 Chain-of-Thought(CoT)가 모델의 답변을 형성하는 정보를 충실하게 기록하고 있다는 가정이 에이전트 시스템 환경에서 유효한지 검증한다.#Review#Chain-of-Thought#Faithfulness#Agentic Systems#FACE-Eval#Preference Cues#Verbalized Commitment#Unverbalized Adoption2026년 8월 31일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Looped Language Models Improve Compositional Tool Calling본 논문은 Looped Language Models가 에이전트 환경의 Compositional Tool Calling에서 가질 수 있는 잠재적인 성능 향상을 규명하고자 합니다. 기존의 LLM 기반 에이전트 시스템은 복잡한 API 호출 시 다단계 계획 수립과 종속성 보존에 어려움을 겪는 경우가 많습니다.#Review#Looped Language Models#Compositional Tool Calling#Recurrent Depth#Adaptive Inference#Agentic Systems#Latent Computation2026년 8월 19일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Not Worth Another Token: Marginal Value Estimation for Efficient Deep Research Agents본 논문은 Deep Research 에이전트가 수행하는 반복적인 Retrieval 과정에서 누적되는 방대한 Context가 유발하는 비효율성 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Deep Research#Marginal Value Estimation#Context Pruning#Retrieval-Augmented Generation#Efficiency#Agentic Systems#Pipeline Optimization2026년 8월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] DSAgentBench: Can Agents Automate End-to-End Data-Science Workflows in Real Computer Environments?본 논문은 현재의 AI 에이전트가 단편적인 코드 생성 능력은 뛰어나지만, 실제 컴퓨터 환경에서 복잡한 데이터 과학 워크플로우를 End-to-End로 수행하는 데에는 명확한 한계가 있다는 점을 지적합니다.#Review#Data Science#Agentic Systems#Benchmark#End-to-End Workflow#GUI Interaction#Long-horizon Reasoning#Tool Orchestration2026년 8월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Co-Evolution in Agentic Systems: Toward Self-Directed Evolution Beyond Human Design본 논문은 단일 개체 기반의 Self-Evolution이 고정된 학습 컨텍스트라는 제약에 갇혀 있는 문제를 해결하고자 합니다 . 기존 연구들은 주로 고정된 환경이나 사전에 정의된 피드백 구조 하에서 모델을 개선하는 데 치중해 왔으며, 이는 정체된 학습 환경으로 인해 진화의 속도가 둔화되는 한계를 가집니다.#Review#Agentic Systems#Co-Evolution#Self-Evolution#Open-Endedness#Multi-Agent Reinforcement Learning#Evolutionary Optimization2026년 8월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] HarnessOpt-Bench: Evaluating LLMs at Harness Optimization본 논문은 LLM 기반 Agent 시스템의 핵심인 Harness를 자동 최적화하는 능력을 측정하기 위한 표준화된 프로토콜인 HarnessOpt-Bench를 제안합니다. 기존 연구들은 각기 다른 시드, 평가 예산, 스코어링 프로토콜을 사용하여 모델 간의 비교가 불가능한 파편화된 환경에 있었습니다 .#Review#Harness Optimization#LLM Agents#Automated Code Optimization#Agentic Systems#Benchmark#Self-Improvement2026년 8월 6일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] When Agents Learn to Be You: Benchmarking Privacy Leakage, Impersonation Risk, and Defenses in Persona Skills본 논문은 Persona Skills 파이프라인에서 발생하는 구조적 안전성 위협을 규명하고 이를 체계적으로 평가하고자 합니다.#Review#Persona Skills#Agentic Systems#Privacy Leakage#Impersonation Risk#AntiSkillBench#Distillation Strategy#Defense Evaluation2026년 8월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] VideoCoCo: Code-as-CoT for Physically-Consistent Video Generation via an Agentic Dual-Engine System본 논문은 기존의 text-to-video 모델들이 텍스트 프롬프트에 내재된 복잡한 물리적 과정을 암시적으로 추론해야 하는 Causal Opacity 문제로 인해 물리적으로 일관된 동역학을 생성하지 못하는 한계를 해결하고자 합니다.#Review#Video Generation#Physical Consistency#Chain-of-Thought#Agentic Systems#Executable Code2026년 7월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Multi-Head Latent Control: A Unified Interface for LLM Agent Decision Making본 논문은 LLM 기반 에이전트가 모든 과제에 대해 대형 모델을 사용하는 비용 효율성 문제와, 적절한 도구 사용 및 모델 전환을 스스로 결정하지 못하는 자기 인식(self-awareness) 부재 문제를 해결하기 위해 Multi-Head Latent Control을 제안한다.#Review#LLM Agent#Latent Control#Model Routing#Agentic Systems#Inference Efficiency#Tool Use#Self-Awareness2026년 7월 26일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Tracing Agentic Failure from the Flow of Success본 논문은 LLM 기반 에이전트 시스템의 실패를 자동으로 진단할 때 발생하는 비용과 비효율성 문제를 해결하기 위해 Oat를 제안한다.#Review#LLM Agents#Failure Attribution#Unsupervised Learning#Neural CDE#One-Class Learning#Anomaly Detection#Agentic Systems2026년 7월 15일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Self-Improvements in Modern Agentic Systems: A Survey본 논문은 현대의 Agentic Systems가 어떻게 인간의 개입을 최소화하면서 경험을 통해 스스로 역량을 확장할 수 있는지에 대한 체계적인 분석을 제공합니다. 기존 연구들은 개별적인 개선 기법에 집중해왔으나, 이러한 기술들을 포괄하는 통합된 프레임워크가 부족했습니다.#Review#Agentic Systems#Self-Improvement#Foundation Model#Scaffolding#Meta-Learning#Autonomous Agents2026년 7월 15일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] EvoPolicyGym: Evaluating Autonomous Policy Evolution in Interactive Environments본 논문은 현대의 자율 에이전트가 단순히 정적인 출력을 생성하는 것을 넘어, 환경 피드백을 통해 실행 가능한 정책을 반복적으로 개선해야 하는 도전 과제를 다룹니다. 기존 벤치마크는 최종 점수만을 평가하거나 복잡한 엔지니어링 작업과 섞여 있어, 에이전트의 '정책 진화' 능력을 독립적으로 측정하기 어렵다는 한계가 있습니다.#Review#Autonomous Policy Evolution#Interactive Environments#Benchmark#Agentic Systems#Policy Optimization#Trajectory Analysis2026년 7월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Running the Gauntlet: Re-evaluating the Capabilities of Agents Beyond Familiar Environments본 연구는 기존 에이전트 벤치마크들이 지나치게 단순한 작업이나 친숙한 웹 환경에만 치중하여 현대 에이전트의 잠재적 한계를 적절히 탐지하지 못한다는 문제의식에서 출발한다. 기존 벤치마크는 주로 온라인 쇼핑이나 단순 정보 검색과 같은 소비자 중심의 작업을 대상으로 하므로, 에이전트의 성능이 조기에 포화되는 현상을 보인다.#Review#Agentic Systems#GauntletBench#Temporal Perception#Graphical Understanding#3D Reasoning#Generalization#Multimodal Large Language Models2026년 6월 25일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] From Chatbot to Digital Colleague: The Paradigm Shift Toward Persistent Autonomous AI본 논문은 LLM이 단순히 텍스트를 생성하는 챗봇에서 벗어나, 디지털 환경에서 자율적으로 업무를 수행하는 Digital Colleague로 진화하는 패러다임 전환 과정을 체계적으로 분석합니다.#Review#Large Language Models#Autonomous AI#Digital Colleague#Workspace + Skill#Task Closure#Agentic Systems#Inference-time Computation2026년 6월 14일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] DecodingTrust-Agent Platform (DTap): A Controllable and Interactive Red-Teaming Platform for AI Agents본 논문은 복잡한 워크플로우를 자동화하는 AI 에이전트의 보안 위협을 체계적으로 평가할 수 있는 표준화된 플랫폼과 벤치마크의 부재 문제를 해결합니다.#Review#AI Agents#Red-Teaming#Safety Evaluation#Agentic Systems#Security Risk Assessment2026년 5월 10일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Act Wisely: Cultivating Meta-Cognitive Tool Use in Agentic Multimodal Models본 논문은 HDPO 프레임워크를 제안하여 태스크 정확도와 도구 효율성을 orthogonal하게 최적화합니다. 제안 방법론은 accuracy 채널과 efficiency 채널을 명확히 분리하며, efficiency 채널은 오직 정확한 결과를 도출한 경로(trajectory) 내에서만 도구 사용을 최소화하도록 조건부 advantage를 계산합니다 .#Review#Multimodal Large Language Models#Agentic Systems#Reinforcement Learning#Hierarchical Decoupled Policy Optimization#Meta-Cognitive Tool Use#Efficiency#Reasoning2026년 4월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Terminal Agents Suffice for Enterprise Automation저자들은 터미널과 파일시스템을 통해 플랫폼 API와 직접 통신하는 최소한의 코딩 에이전트인 StarShell을 제안합니다 . StarShell은 사전 정의된 도구 레지스트리에 의존하지 않고, 문서나 API 응답을 통해 능동적으로 기능을 발견하고 작업을 구성합니다.#Review#Enterprise Automation#Agentic Systems#Terminal-based Agents#API Interaction#Model Context Protocol (MCP)#Coding Agents2026년 4월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] MiroEval: Benchmarking Multimodal Deep Research Agents in Process and Outcome본 논문은 기존 deep research 시스템 평가가 실사용자의 복잡한 요구사항을 충분히 반영하지 못하는 한계점을 해결하기 위해 MiroEval 을 제안한다. 기존 연구들은 주로 정적인 과제를 사용하고 최종 보고서의 품질만을 평가하며, 연구 수행 과정(process)에 대한 감사가 결여되어 있다는 한계가 있다.#Review#Deep Research#Multimodal Benchmark#Process-Centric Evaluation#Factuality Verification#Agentic Systems#Adaptive Synthesis2026년 4월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] DeepPresenter: Environment-Grounded Reflection for Agentic Presentation Generation기존 발표 자료 생성 에이전트의 한계(미리 정의된 워크플로, 콘텐츠에 구애받지 않는 템플릿, 내부 신호에만 의존하는 자기 성찰)를 극복하고자 합니다.#Review#Agentic Systems#Presentation Generation#Large Language Models (LLMs)#Multimodal LLMs (MLLMs)#Environment-Grounded Reflection#Self-Correction#Dual-Agent Framework#Supervised Fine-tuning2026년 3월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Agents of Chaos이 논문은 영구 메모리, 이메일, Discord 접근 권한, 파일 시스템, 쉘 실행 능력을 갖춘 라이브 환경에 배포된 자율형 언어 모델 기반 에이전트 에 대한 탐색적 레드팀 연구를 보고합니다.#Review#AI Agents#Red-teaming#Agentic Systems#Multi-Agent Communication#Security Vulnerabilities#Prompt Injection#Social Engineering#Resource Management2026년 2월 23일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] AgentCPM-Report: Interleaving Drafting and Deepening for Open-Ended Deep Research본 논문은 기존 언어 모델 기반 심층 연구 보고서 생성 시스템들이 겪는 한계를 극복하는 것을 목표로 합니다. 특히, 정적 계획에 의존하여 통찰력에 제한이 있고, 배포 및 데이터 보안 문제로 인해 대규모의 독점 모델에 의존하는 경향을 해소하고자 합니다.#Review#Deep Research#Agentic Systems#Writing As Reasoning Policy (WARP)#Outline Generation#Iterative Refinement#Reinforcement Learning (RL)#Small Language Models2026년 2월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Numina-Lean-Agent: An Open and General Agentic Reasoning System for Formal Mathematics기존 에이전트 기반 형식 증명 시스템의 유연성, 재현성, 확장성 한계를 해결하고자 합니다.#Review#Agentic Systems#Formal Theorem Proving#Large Language Models (LLMs)#Lean Theorem Prover#Multi-Agent Systems#Code Generation#Automated Reasoning#Human-AI Collaboration2026년 1월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Why LLMs Aren't Scientists Yet: Lessons from Four Autonomous Research Attempts본 논문은 최신 추론형 LLM(Large Language Models)이 최소한의 코드 스캐폴딩과 기본적인 도구를 사용하여 연구 아이디어 구상부터 최종 연구 논문 작성까지 높은 자율성 을 가지고 수행할 수 있는지 탐구하는 것을 목표로 합니다.#Review#Machine Learning Research#Autonomous Research#LLM Agents#Scientific Workflow#Failure Modes#Experimental Design#AI Scientist#Agentic Systems2026년 1월 7일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] An Information Theoretic Perspective on Agentic System Design논문은 에이전트형 언어 모델(LM) 시스템, 특히 컴프레서-프레딕터(compressor-predictor) 아키텍처 의 설계에 대한 체계적인 이해 부족을 해결하고자 합니다.#Review#Agentic Systems#Language Models#Mutual Information#Rate-Distortion Theory#Compute Efficiency#Scaling Laws#Compressor-Predictor Architecture#On-device AI2025년 12월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Soft Instruction De-escalation Defense본 논문은 외부 환경과 상호작용하는 LLM 기반 에이전트 시스템 이 겪는 프롬프트 인젝션 공격에 대한 취약성을 해결하는 것을 목표로 합니다. 특히, 신뢰할 수 없는 데이터 내의 악의적인 명령을 효과적으로 무력화하면서도 에이전트의 유용성을 저해하지 않는 방어 메커니즘을 제안합니다.#Review#Prompt Injection#LLM Security#Agentic Systems#Iterative Sanitization#Instruction Control#Adversarial Robustness#Large Language Models2025년 10월 27일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] RAGCap-Bench: Benchmarking Capabilities of LLMs in Agentic Retrieval Augmented Generation Systems본 연구는 대규모 언어 모델(LLM) 기반 에이전트형 검색 증강 생성(RAG) 시스템의 한계, 특히 복잡한 다단계 질문 처리 능력 및 중간 추론 능력 부족 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Large Language Models#Retrieval Augmented Generation#Agentic Systems#Benchmarking#Intermediate Tasks#Error Analysis#LLM Evaluation2025년 10월 17일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] In-the-Flow Agentic System Optimization for Effective Planning and Tool Use이 논문은 기존의 도구 증강 LLM 접근 방식이 긴 추론 과정과 다양한 도구 사용에서 확장성이 떨어지고 새로운 시나리오에 대한 일반화 능력이 약하다는 문제를 제기합니다.#Review#Agentic Systems#Large Language Models (LLMs)#Tool Use#Reinforcement Learning (RL)#On-policy Optimization#Flow-based Group Refined Policy Optimization (Flow-GRPO)#Multi-turn Reasoning2025년 10월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Single-stream Policy Optimization본 논문은 LLM을 위한 기존 그룹 기반 정책 최적화 방식( GRPO 등)이 겪는 비효율성(퇴화 그룹으로 인한 학습 신호 손실)과 동기화 장벽으로 인한 확장성 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Reinforcement Learning#LLM Optimization#Policy Gradient#Variance Reduction#Adaptive Sampling#Scalability#Agentic Systems#RLVR2025년 9월 17일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Universal Deep Research: Bring Your Own Model and Strategy이 논문은 기존의 심층 연구 도구(DRT)들이 고정된 연구 전략과 제한적인 모델 선택으로 인해 사용자 정의가 어렵고 특정 산업에 특화된 연구 전략을 구축하기 어렵다는 문제를 제기합니다.#Review#Agentic Systems#Language Models (LLMs)#Research Automation#Customizable Strategies#Code Generation#Deep Research#User-Defined Agents#Sandboxed Execution2025년 9월 3일댓글 수 로딩 중