[논문리뷰] SkillRL: Evolving Agents via Recursive Skill-Augmented Reinforcement LearningLLM(Large Language Model) 에이전트가 고립적으로 작동하며 과거 경험으로부터 학습하지 못하고, 기존 메모리 기반 방식이 중복되고 노이즈가 많은 원시 궤적을 저장하여 일반화 및 재사용 가능한 행동 패턴 추출을 방해하는 문제를 해결합니다.#Review#LLM Agents#Reinforcement Learning#Skill Discovery#Recursive Evolution#Experience Distillation#Hierarchical Skills#Context Efficiency#Task Planning2026년 2월 10일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] A-RAG: Scaling Agentic Retrieval-Augmented Generation via Hierarchical Retrieval Interfaces기존 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템이 대규모 언어 모델(LLM)의 추론 및 도구 사용 능력을 충분히 활용하지 못하고, 정적인 검색 알고리즘이나 사전 정의된 워크플로우에 의존하는 한계를 해결하고자 합니다.#Review#Agentic RAG#Hierarchical Retrieval#LLM Tool Use#Multi-hop QA#Context Efficiency#Dynamic Strategy#Retrieval-Augmented Generation2026년 2월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Nested Browser-Use Learning for Agentic Information Seeking정보 탐색(IS) 에이전트의 현재 브라우저 도구 사용이 API 수준의 스니펫 검색 및 URL 기반 페이지 가져오기에 국한되어 실제 브라우징을 통한 풍부한 정보 접근이 제한되는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Agentic Information Seeking#LLM Agents#Browser Automation#Nested Framework#Tool Learning#Context Efficiency#Deep Web2025년 12월 29일댓글 수 로딩 중