[논문리뷰] Recursive Experiential-Working Memory Evolution for Long-Horizon Agent Harnesses본 논문은 긴 호흡의 에이전트 작업에서 발생하는 재귀적 자기 개선(Recursive Self-Improvement, RSI)의 불투명성과 성능 저하 문제를 해결합니다.#Review#Long-Horizon Agents#Recursive Self-Improvement#Working Memory#Experiential Memory#Failure Localization#Agent Harness2026년 8월 25일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] MemHarness: Memory Is Reconstructed, Not Replayed본 논문은 기존 메모리 증강 LLM 에이전트들이 겪는 '경험의 부적합성(Applicability Gap)' 문제를 해결하고자 한다.#Review#LLM Agents#Sequential Decision-Making#Experiential Memory#Reinforcement Learning#Memory Reconstruction#GRPO#Policy Optimization2026년 7월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] PraMem: Practice-derived Experiential Memory for Long-horizon Behavior Prediction본 논문은 Long-horizon behavior prediction에서 발생하는 잠재적 행동 패턴 유도(Induction)의 어려움과 LLM의 내재적 인지 편향 문제를 해결하기 위해 제안되었습니다.#Review#Long-horizon Behavior Prediction#Large Language Models#Experiential Memory#Dialectical Philosophy#Behavioral Pattern Induction#Cognitive Bias Mitigation2026년 7월 6일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] MemGovern: Enhancing Code Agents through Learning from Governed Human Experiences자율 소프트웨어 엔지니어링(SWE) 에이전트가 GitHub와 같은 플랫폼에 축적된 방대한 인간 경험을 효과적으로 활용하지 못하는 '닫힌 세계' 한계를 해결하는 것이 목표입니다.#Review#Code Agents#Software Engineering#Experiential Memory#GitHub Data#Experience Governance#Agentic Search#LLM Applications#Bug Fixing2026년 1월 13일댓글 수 로딩 중