[논문리뷰] Multi-Agent Computer Use본 논문은 현대의 CUA들이 주로 단일 직렬 에이전트 방식으로 운용됨에 따라 복잡하고 긴 호흡의 작업에서 한계를 보인다는 점을 해결하고자 합니다. 기존 방식은 작업 분해, 병렬 실행, 새로운 정보에 기반한 재계획이 부족하여 긴 작업 수행 시 쉽게 정체되는 문제를 겪습니다.#Review#Multi-Agent System#Computer Use Agent#DAG#Task Decomposition#Parallel Execution#Replanning2026년 6월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] EvoCUA: Evolving Computer Use Agents via Learning from Scalable Synthetic Experience본 논문은 정적 데이터 스케일링의 한계로 인해 장기적인 컴퓨터 사용 작업에서 복잡한 인과적 역학을 포착하는 데 어려움을 겪는 네이티브 컴퓨터 사용 에이전트(CUA) 의 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Computer Use Agent#Synthetic Experience#Evolutionary Learning#Reinforcement Learning#Direct Preference Optimization#GUI Automation#Scalable Infrastructure#Verifiable Synthesis2026년 1월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] CODA: Coordinating the Cerebrum and Cerebellum for a Dual-Brain Computer Use Agent with Decoupled Reinforcement LearningGUI(Graphical User Interface) 기반 자율 에이전트의 핵심 난제인 장기 계획(long-horizon planning) 능력과 정밀한 미세 실행(fine-grained execution) 능력 사이의 고질적인 트레이드오프를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#GUI Agents#Reinforcement Learning#Planner-Executor Architecture#Decoupled Training#Large Vision-Language Models#Specialization#Generalization#Computer Use Agent2025년 8월 28일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SEAgent: Self-Evolving Computer Use Agent with Autonomous Learning from Experience본 논문은 기존 컴퓨터 사용 에이전트(CUA)가 인간 주석 데이터에 크게 의존하고 새로운 또는 전문화된 소프트웨어 환경에서 어려움을 겪는 문제를 해결합니다. 인간의 개입 없이 에이전트가 낯선 소프트웨어 환경을 자율적으로 탐색하고 경험을 통해 학습하며 진화하여 전문가 수준의 역량을 확보하는 것을 목표로 합니다.#Review#Computer Use Agent#Self-Evolving#Reinforcement Learning#Curriculum Learning#Vision-Language Models#Experiential Learning#Specialist-to-Generalist2025년 8월 7일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Surfer 2: The Next Generation of Cross-Platform Computer Use Agents이 논문은 웹, 데스크톱, 모바일 환경 전반에 걸쳐 일반화하는 에이전트를 구축하는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Computer Use Agent#Cross-Platform#GUI Automation#Vision-Language Model#Hierarchical Architecture#Agent Orchestration#Visual Interaction2025년 10월 31일댓글 수 로딩 중