[논문리뷰] Video Generation Meets Agent Harness: Agentic Video Generation, Agentic World Modeling and Recursive Self-Improvement본 논문은 비디오 생성 기술이 단순한 end-to-end 합성에서 나아가, 에이전트 기반의 복합적인 의사결정 프로세스로 진화해야 할 필요성을 제기합니다 .#Review#Video Generation#Agent Harness#World Models#Recursive Self-Improvement#Agentic Workflow2026년 11월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Can LLMs Uncover Hidden Physical Laws through Free Exploration?본 논문은 LLM이 사전에 주어진 과제 없이도 자율적인 관찰과 실험을 통해 미지의 물리 법칙을 발견할 수 있는지 검증하는 것을 목표로 합니다. 기존의 물리 발견 벤치마크인 PhysGym, NewtonBench, DiscoverPhysics 등은 발견해야 할 명확한 목표나 수치적 쿼리를 사전에 제공한다는 한계가 있습니다 .#Review#LLM#Autonomous Scientific Discovery#Physical Law Discovery#Free Exploration#MuJoCo#Agentic Workflow2026년 10월 27일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] RouteWeaver: Weaving Mode Selection and Execution into Unified LLM Routing기존의 LLM 라우팅 연구들은 주로 단일 라운드(single-round), 다중 라운드(multi-round), 혹은 에이전트(agentic)와 같이 고정된 Execution Paradigm 위주로 설계되어 있어, 쿼리의 특성에 따라 최적의 실행 구조를 스스로 적응시키지 못한다는 한계가 있습니다.#Review#LLM Routing#Unified Execution#Reinforcement Learning#GRPO#Agentic Workflow#Mode Selection#Credit Assignment2026년 10월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Work2Skill: Capturing Human GUI Experience for Reusable Agent Skill Induction본 논문은 범용 컴퓨터 사용 에이전트가 인간의 도메인 지식이 필요한 낯선 소프트웨어나 복잡한 워크플로우를 처리하는 과정에서 겪는 한계를 해결하고자 합니다. 기존의 데모 기반 학습 방식은 정적인 기록에 의존하거나, 작업의 핵심 규칙과 세부 사항을 분리하지 못해 재사용성이 떨어지는 문제를 안고 있습니다 .#Review#GUI Agent#Skill Induction#Human Demonstration#Multimodal Evidence#Agentic Workflow#WorkRecorder2026년 10월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] RSI-Anything: Unlocking Recursive Self-Improvement with World Models본 논문은 RSI의 핵심인 '경험의 지속적 개선'을 구현하는 데 있어, 외부 피드백 획득 비용이 높고 정책 진화에 따라 세계 모델의 예측 신뢰도가 저하되는 문제를 해결하고자 한다.#Review#Recursive Self-Improvement#World Models#JEPA-Anything#Feedback-driven Improvement#Policy Optimization#Decision Making#Agentic Workflow2026년 10월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SparseEngine: Sparse-First Inference Engine본 논문은 LLM 기반 에이전트의 긴 컨텍스트 처리로 인해 발생하는 KV cache 메모리 부족과 attention 연산 지연 문제를 해결하기 위해 고안되었습니다. 기존의 희소 attention 기법들은 각기 다른 KV 표현 방식과 워크플로우를 가져 기존 serving 엔진과 통합하기 어렵다는 한계가 있습니다.#Review#Inference Engine#Sparse Attention#KV Cache#Chain Cache#Lifecycle Contract#Agentic Workflow#Prefix-Cache Pruning2026년 10월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] nanoMuse: An Open-Source Personal Agent for Every Device You Own본 논문은 Meta의 Muse와 같은 최신 Personal Agent들이 폐쇄적인 생태계와 클라우드 의존성으로 인해 사용자 데이터의 주권과 투명성을 저해하는 문제를 해결하고자 한다.#Review#Personal Agent#Open-Source#Large Language Models#Human-Computer Interaction#Agentic Workflow#Privacy-Preserving#GUI Automation2026년 10월 7일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Harness Engineering for Software Engineering via Modular Executable Dev-Primitives본 논문은 기존 소프트웨어 엔지니어링 에이전트가 긴 작업 수행 과정에서 겪는 문맥 폭발(context explosion)과 의미론적 드리프트(semantic drift) 문제를 해결하고자 합니다. 기존 방법론들은 전체 레포지토리의 상태를 반복적으로 재구성해야 하므로 대규모 프로젝트에서 매우 취약한 모습을 보입니다 .#Review#Software Engineering#Large Language Models#Agentic Workflow#Modular Abstraction#Repository Management#Bug Diagnosis2026년 10월 6일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Omni-Decision: Evidence-Ledger Planning for Omni-Modal Agents본 논문은 멀티모달 에이전트가 복잡한 증거 탐색 과제 수행 시 겪는 핵심 병목인 '계획(Planning)' 능력 부족 문제를 해결하고자 합니다. 기존 방식은 대화 이력에 노이즈가 많은 멀티모달 관찰 데이터가 무분별하게 누적되어, 모델이 장기적인 계획을 수립하고 의사결정을 내리는 데 큰 방해 요인으로 작용합니다 .#Review#Omni-modal Agent#Evidence-Ledger Planning#Multimodal Planning#Agentic Workflow#State-Conditioned Control#Evidence-seeking QA2026년 9월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] EpiCon: Collective Agent Learning through Co-Evolving Multimodal Memory본 논문은 멀티 에이전트 시스템(MAS)에서 각 에이전트가 수행한 경험을 상호 재사용하고 발전시킬 수 있는 효율적인 공유 메모리 메커니즘이 부족하다는 문제를 해결하고자 한다.#Review#Collective Agent Learning#Multimodal Memory#Experience Bank#Memory Controller#Tree Self-Organizer#Agentic Workflow2026년 9월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] AutoRef: Harness Optimization for Agentic Multi-Reference Image Generation본 논문은 다중 참조 이미지 생성에서 발생하는 부자연스러운 합성 및 참조 대상의 누락/복제 문제를 해결하기 위해 에이전트 시스템을 최적화하는 것을 목표로 합니다. 기존의 수동으로 작성된 Harness는 성능 편차가 크고 복잡한 참조 간의 조화를 다루는 데 한계가 있습니다.#Review#Multi-reference Image Generation#Agentic Workflow#Harness Optimization#Beam Search#FLUX.2#Automatic Prompt Engineering2026년 9월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] What LLM Trading Agents Actually Do in Production: A Six-Month, Population-Scale Record from Two Fleets본 연구는 대규모 실전 시장에서 운용되는 자율형 LLM trading agents가 실제로 어떠한 행동 양상을 보이며, 수익성에 어떠한 영향을 미치는지에 대한 실증적 기록을 제공합니다.#Review#LLM Trading Agents#Autonomous Trading#Market Microstructure#Systemic Risk#Agentic Workflow#Deployment Measurement2026년 9월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] StarHarness: Evolving Harnesses with Stratified Search for Enterprise Environments본 논문은 기업 환경(Enterprise Environments)에서 발생하는 LLM 에이전트의 상호작용 불일치와 낮은 태스크 성공률 문제를 해결하고자 한다. 기존 모델 중심의 접근 방식은 복잡한 도메인 관례나 상태 의존성(State Dependencies)이 요구되는 도구 사용 환경에서 최적화에 한계를 보인다.#Review#Harness Evolution#Agentic Workflow#Enterprise Environments#Stratified Sampling#Frozen Model Transfer#Tool Use2026년 8월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] WikiSkill: Compiling Agent Experience into Persistent Knowledge for Skill Evolution본 논문은 에이전트의 경험이 최적화 히스토리에 파편화되어 축적되는 문제를 해결하고자 한다. 기존 연구들은 기술을 반복적으로 개발하지만, 이를 뒷받침하는 지식의 조직화가 부족하여 학습한 내용을 시스템적으로 재사용하는 데 한계가 있다.#Review#AI Agents#Skill Evolution#Persistent Knowledge#LLM#Agentic Workflow#Knowledge Consolidation2026년 8월 27일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] PILOT in the Loop: Live Self-Improvement for Long-Horizon Agents본 논문은 Long-horizon 에이전트가 긴 작업 시간 동안 생성하는 풍부한 경험을 실시간으로 활용하지 못하는 기존의 한계를 해결하고자 합니다.#Review#Long-Horizon Agents#Live Self-Improvement#Supervisor-Worker Harness#Live Steering#Live Self-Evolution#Agentic Workflow2026년 8월 27일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Agentic Game Development as a Verifiable Trajectory Data Engine for Scaling World Models본 논문은 현대의 공간 지능(Spatial Intelligence) 연구가 겪고 있는 데이터 중심의 'Bitter Lesson' 문제를 해결하고자 한다.#Review#World Models#Game Development#Reinforcement Learning#Human-Engine Verification#Agentic Workflow#Spatial Intelligence2026년 8월 27일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Prime Agent: A Self-Improving RLM Harness본 논문은 LLM이 단순히 시퀀스를 생성하는 것을 넘어, 장기적 목표를 달성하기 위해 필요한 외부 정보 및 계산 능력을 효과적으로 제공하지 못하는 한계를 해결하고자 합니다. 기존의 에이전트 시스템은 harness가 상태 관리에 실패하거나, 유연하지 못한 workflow로 인해 모델의 잠재력을 제한하는 경우가 많았습니다.#Review#Long-horizon Agency#Recursive Language Model (RLM)#Continual Harness#Test-time Compute#Agentic Workflow#Programmatic Execution2026년 8월 24일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] MobilePA-Bench: Benchmarking Mobile Planner Agents on Complex Real-World Tasks본 논문은 기존 모바일 에이전트 벤치마크가 GUI 기반의 시각적 인식에 과도하게 의존하거나, Tool 사용 능력을 정적(static)인 환경에서만 평가하여 실제 모바일 OS의 동적 복잡성을 반영하지 못한다는 문제점을 해결하고자 합니다 .#Review#Mobile Planner Agents#Tool-centric Benchmark#Stateful Sandbox#Sub-agent Collaboration#Memory Usage#Skill Usage#Agentic Workflow2026년 8월 24일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SemaPLC: A Project-Grounded, Verification-Gated Agent Harness for PLC Code Generation본 논문은 기존의 LLM 기반 PLC 코드 생성 연구들이 주로 독립적인 POU 단위의 생성에 머물러 있어, 실제 산업 현장에서 필수적인 프로젝트 통합성과 정확한 런타임 동작을 보장하지 못한다는 문제를 해결하고자 한다.#Review#PLC#Code Generation#Agentic Workflow#Project Grounding#Formal Verification#Runtime Validation#IEC 61131-32026년 8월 19일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SWE-Bench ProMax: Benchmarking Agents on Large-Scale Multilingual Code Refactoring본 논문은 기존 소프트웨어 엔지니어링 벤치마크가 포화 상태에 도달하고, 다수의 불완전한 테스트 케이스와 데이터 오염 문제로 인해 실제 모델의 능력을 변별하기 어려워짐에 따라 SWE-Bench ProMax를 제안한다.#Review#Code Refactoring#AI Agents#Software Engineering#Multilingual Benchmark#Long-horizon Evaluation#Agentic Workflow2026년 8월 10일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Ouroboros: A Self-Developing Frontier Coding Agent with Reviewed Core Evolution본 논문은 기존 Coding Agent들이 고정된 Harness 하에서만 동작하여 성능 향상에 한계가 있다는 문제점을 해결하고자 한다.#Review#Self-evolving Agents#Coding Agent#Agentic Workflow#Frontier Model#Operational Safety#Recursive Evolution#Version Control2026년 8월 10일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Progressive Agent Skill Generation via Reinforcement Learning본 연구는 LLM 에이전트가 외부 스킬을 통해 복잡한 태스크를 수행할 때 발생하는 자동화된 고품질 스킬 생성의 어려움을 해결하고자 합니다.#Review#LLM Agents#Reinforcement Learning#Skill Generation#Rollback Reward#Progressive Editing#GRPO#Agentic Workflow2026년 8월 3일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] DeepVoyager-VL: Incentivizing Vision-in-the-Loop Search for Long-Horizon Multimodal Agents본 논문은 기존의 MLLM 기반 검색 에이전트가 지닌 고정된 파라미터 지식의 한계와 복잡한 장기적(long-horizon) 검색 과제에서의 부적합성을 해결하고자 합니다.#Review#Multimodal Large Language Models#Long-Horizon Search#Vision-in-the-Loop#Multimodal Event Graph#Active Visual Acquisition#Agentic Workflow2026년 8월 3일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Echoverse: Deep, Evolving Environments for Training Computer-Use Agents at Scale본 논문은 기존의 Live-web 기반 벤치마크가 Computer-Use Agent 학습 및 평가에 가지는 근본적인 한계를 해결하고자 한다.#Review#Computer-Use Agent#Reinforcement Learning#Synthetic Environments#Co-evolution Loop#Grounded Grading#Agentic Workflow2026년 7월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] AgentDebugX: An Open-Source Toolkit for Failure Observability, Attribution, and Recovery in LLM Agents본 논문은 LLM Agent에서 발생하는 오류의 가시성 부족과 근본 원인 분석의 어려움을 해결하기 위해 AgentDebugX를 제안합니다. 복잡한 Agent 환경에서는 최종 오류가 발생한 시점과 실제 원인이 된 행동의 시점이 일치하지 않는 경우가 많아, 단순한 Trace replay만으로는 디버깅에 한계가 있습니다.#Review#LLM Agents#Debugging#Observability#Root-Cause Attribution#Error Recovery#Agentic Workflow#Closed-Loop System2026년 7월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Recursive Harness Self-Improvement본 논문은 foundation model과 harness의 공동 진화(co-evolution) 과정에서, 수작업으로 생성된 harness의 최적화가 어렵고 비용이 많이 든다는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Recursive Harness Self-Improvement#RHI#Agentic Workflow#Test-time Scaling#Prompt-level Optimization#Co-evolution2026년 7월 19일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Cura 1T: Specialized Model for Agentic Healthcare본 논문은 환자 상담, 임상 추론, EHR 워크플로우 수행이라는 복합적인 의료 과업을 동시에 해결할 수 있는 특화된 LLM이 부재하다는 문제점을 해결하고자 합니다. 기존 연구들은 각기 다른 의료 하위 도구에 집중해왔으나, 한 영역의 업데이트가 다른 영역의 성능을 저하시키는 '성능 침식' 현상이 발생하기 쉽습니다.#Review#Healthcare LLM#Self-evolution Loop#Data-centered#Agentic Workflow#EHR Tool Use#SDFT2026년 7월 19일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] From Controlled to the Wild: Evaluation of Pentesting Agents for the Real-World본 논문은 기존의 사이버 보안 벤치마크가 지나치게 제한된 환경(예: Capture-the-Flag)에 국한되어 있어, 실제 환경에서의 복잡한 공격 표면과 전략적 탐색 능력을 평가하지 못하는 한계를 해결하고자 한다 .#Review#AI Pentesting Agents#Vulnerability Discovery#Evaluation Protocol#Ground-Truth Matching#Stochasticity#Agentic Workflow2026년 7월 15일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Long-Horizon-Terminal-Bench: Testing the Limits of Agents on Long-Horizon Terminal Tasks with Dense Reward-Based Grading본 논문은 기존의 에이전트 벤치마크가 지나치게 단기적인 작업에 치중되어 있으며, 평가 방식이 최종 결과에만 의존한다는 한계를 해결하고자 한다.#Review#Autonomous Agents#Long-Horizon Tasks#Terminal Benchmarks#Dense Reward-Based Grading#Subtask-based Evaluation#Failure Analysis#Agentic Workflow2026년 7월 12일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Personalization as Inverse Planning: Learning Latent Design Intents for Agentic Slide Generation via Structural Denoising본 논문은 기존의 AI 에이전트 기반 슬라이드 생성 시스템이 가진 Page-level 디자인의 한계를 해결하고자 합니다. 기존 방식들은 사전에 정의된 템플릿에 의존하거나, 사용자의 장황한 직접 지시(verbose instructions)에만 의존하여 개인화된 디자인 의도를 파악하는 데 실패합니다.#Review#Page-level Slide Personalization#Inverse Planning#Structural Denoising#Reinforcement Learning#Latent Design Intent#Multi-agent Framework#Agentic Workflow2026년 7월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] BioInsight: Multi-Agent Orchestration for Interactive Biomedical Knowledge Discovery본 논문은 생의학 분야에서 AI가 생성하는 분석 리포트가 여전히 정적인 텍스트나 표에 머물러 있어, 연구자가 근거를 검증하거나 불확실성을 확인하고 가설을 수정하는 데 한계가 있다는 문제를 제기합니다 .#Review#Multi-Agent System#Biomedical Knowledge Discovery#Evidence-Centered Interface#Provenance-Preserving#Protein-Function Reasoning#Agentic Workflow2026년 7월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Autodata: An agentic data scientist to create high quality synthetic data본 연구는 고품질 데이터의 부족 문제를 해결하고, 인간의 개입을 최소화하면서 데이터 생성 파이프라인을 자동화하는 것을 목표로 합니다. 기존의 데이터 생성 방식은 데이터의 다양성이 부족하거나 품질 제어가 어렵다는 한계를 지니고 있으며, 단순히 양적인 데이터 확대만으로는 모델 성능의 비약적인 향상을 이끌어내기 어렵습니다.#Review#Synthetic Data#Agentic Workflow#LLM#Data Curation#Model Training#Automated Discovery2026년 6월 24일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SciOrch: Learning to Orchestrate Expert LLMs for Solving Frontier Multimodal Scientific Reasoning Tasks본 논문은 frontier multimodal scientific reasoning 분야에서 단일 상용 LLM 시스템이 전문가 수준의 성능을 달성하지 못하는 한계를 극복하고자 합니다.#Review#Multimodal Scientific Reasoning#LLM Orchestration#MCTS#Reinforcement Learning#Expert Model Delegation#Agentic Workflow2026년 6월 17일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] HarnessX: A Composable, Adaptive, and Evolvable Agent Harness Foundry본 논문은 현대 AI Agent의 성능이 모델 자체의 스케일링뿐만 아니라 이를 둘러싼 Harness 설계에 크게 의존함에도 불구하고, 기존 Harness들이 수동적이고 정적(static)이라는 점을 핵심 문제로 정의합니다.#Review#AI Agent#Harness Engineering#Evolutionary Optimization#Agentic Workflow#Composable Architecture#Operational Mirror#GRPO2026년 6월 14일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] TreeSeeker: Tree-Structured Trial, Error, and Return in Deep Search본 논문은 복잡한 Deep Search 과정에서 에이전트가 단일 선형 궤적을 맹목적으로 따르거나, 체계적인 규칙 없이 분기를 탐색하여 예산을 낭비하는 문제를 해결합니다.#Review#Deep Search#Tree-Structured Search#Tree-Search#TreeMem#Textual UCB#Branch-and-Return#Agentic Workflow2026년 6월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Personal AI Agent for Camera Roll VQA본 연구는 사용자 개인의 Camera Roll 전체를 대상으로 대화형 AI가 사진을 검색하고 질의에 응답하는 VQA 설정에서의 한계를 해결하고자 한다.#Review#Personal AI Agent#Camera Roll#Visual Question Answering#Long-horizon Memory#Hierarchical Memory#Multimodal LLM#Agentic Workflow2026년 6월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Benchmark Everything Everywhere All at Once본 논문은 기존의 수동적인 벤치마크 구축 방식이 가진 한계인 노동 집약성, 재사용 불가능성, 그리고 모델 성능 향상에 따른 빠른 벤치마크 포화(Saturation) 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Benchmark Agent#Autonomous Evaluation#Benchmark Construction#MLLM-as-a-Judge#Agentic Workflow#Performance Saturation2026년 6월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] 3DCodeBench: Benchmarking Agentic Procedural 3D Modeling Via Code본 논문은 현대 3D 생성 분야에서 Procedural Code 생성을 통한 모델링의 중요성이 커지고 있으나, 이를 객관적으로 평가할 수 있는 표준화된 벤치마크가 부재하다는 문제점을 해결하고자 합니다 .#Review#3D Modeling#Procedural Generation#Vision-Language Models#Agentic Workflow#Benchmark#Human-Preference#Blender2026년 6월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] When Cloud Agents Meet Device Agents: Lessons from Hybrid Multi-Agent Systems본 연구는 클라우드 기반의 고성능 Frontier 모델과 에지 장치 기반의 고효율 SLM(Small Language Model)을 통합하는 하이브리드 Multi-Agent System(MAS)의 설계 공간을 체계적으로 탐구합니다.#Review#Multi-Agent Systems#Hybrid AI#Edge Inference#Cloud Agents#Agentic Workflow#KV-cache#Model Routing2026년 5월 28일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SkillOpt: Executive Strategy for Self-Evolving Agent Skills본 논문은 LLM 기반 에이전트가 복잡한 환경에서 스킬을 재사용할 때 발생하는 비효율성과 적응력 저하 문제를 해결합니다. 기존의 정적인 스킬 라이브러리는 에이전트의 다양한 상황 대응 능력을 제한하며, 스킬 간의 Dependencies를 고려하지 못한 실행은 성능 저하를 초래합니다.#Review#Self-Evolving Agent#Skill Optimization#Executive Strategy#Hierarchical Planning#Agentic Workflow#Skill Library2026년 5월 24일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] π-Bench: Evaluating Proactive Personal Assistant Agents in Long-Horizon Workflows본 논문은 Personal Assistant Agent가 장기적인 프로젝트나 업무 환경에서 능동적으로 의도(Hidden Intents)를 파악하고 대응하지 못하는 한계를 해결하고자 한다.#Review#Proactive Personal Assistant Agents#Long-Horizon Workflows#Hidden Intents#Benchmark#Task Completion#Agentic Workflow2026년 5월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] GenEvolve: Self-Evolving Image Generation Agents via Tool-Orchestrated Visual Experience Distillation본 논문은 오픈 엔드 이미지 생성이 단순한 텍스트 프롬프트 기반의 task를 넘어, 모델의 내부 지식과 외부 리소스를 효과적으로 결합해야 하는 복잡한 에이전트 과정임을 강조합니다.#Review#Image Generation#Agentic Workflow#Self-Evolving#Visual Experience Distillation#Tool-Orchestrated#On-Policy Distillation#Multimodal Agent2026년 5월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] R^3-SQL: Ranking Reward and Resampling for Text-to-SQL본 연구는 기존 Text-to-SQL 시스템의 순위 결정(Ranking) 과정에서 발생하는 Functional Inconsistency와 Bounded Recall이라는 두 가지 핵심 과제를 해결하는 데 목적을 둡니다.#Review#Text-to-SQL#Ranking#Resampling#Functional Inconsistency#Bounded Recall#Agentic Workflow2026년 5월 10일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Chat2Workflow: A Benchmark for Generating Executable Visual Workflows with Natural Language본 논문은 실무 환경에서 널리 사용되는 agentic workflow의 구축이 현재 전적으로 수동적인 엔지니어링에 의존하고 있어, 자동화 및 확장성에 한계가 있다는 문제를 해결하고자 한다.#Review#Agentic Workflow#Benchmark#Large Language Models#Visual Programming#Executable Workflow#Task Automation2026년 4월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] QuantCode-Bench: A Benchmark for Evaluating the Ability of Large Language Models to Generate Executable Algorithmic Trading Strategies본 논문은 400개의 트레이딩 전략 생성 태스크로 구성된 데이터셋을 바탕으로, Compilation, Backtest, Trade, Judge라는 4단계 순차적 검증 파이프라인을 제안한다. 실험은 단일 시도(Single-turn)와 반복 수정이 가능한 Agentic multi-turn 설정에서 진행되었다 .#Review#QuantCode-Bench#Large Language Models#Algorithmic Trading#Backtrader#Code Generation#Agentic Workflow#Domain-Specific Benchmarking2026년 4월 19일댓글 수 로딩 중