[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] FAPO: Fully Autonomous Prompt Optimization of Multi-Step LLM Pipelines본 논문은 복잡한 Multi-step LLM 파이프라인에서 발생하는 단계 간 상호작용 실패와 병목 현상을 해결하기 위해 FAPO를 제안한다. 기존의 프롬프트 전용 최적화 기법은 파이프라인 전체의 구조적 결함을 파악하는 데 한계가 있으며, 단일 단계의 프롬프트 튜닝만으로는 성능 개선이 어렵다.#Review#LLM Pipeline#Prompt Optimization#Autonomous Agent#Claude Code#LangGraph#Failure Attribution#Pipeline Architecture2026년 6월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SkillAdaptor: Self-Adapting Skills for LLM Agents from Trajectories본 논문은 기존 LLM 에이전트의 기술 적응 방식이 장기 과제(Long-horizon tasks)에서 가지는 한계를 해결하고자 합니다.#Review#LLM Agents#Skill Adaptation#Failure Attribution#Trajectory-level#Step-level#Training-free2026년 6월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] MemTrace: Tracing and Attributing Errors in Large Language Model Memory Systems본 논문은 LLM 메모리 시스템에서 발생하는 복잡한 오류의 근본 원인을 파악하고 추적하기 위한 자동화된 프레임워크가 부재하다는 문제를 해결합니다.#Review#LLM Memory Systems#Failure Attribution#Execution Graphs#MemTraceBench#Automatic Debugging#Prompt Optimization2026년 5월 27일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Beyond Individual Intelligence: Surveying Collaboration, Failure Attribution, and Self-Evolution in LLM-based Multi-Agent Systems본 논문은 LLM 기반 멀티 에이전트 시스템이 고도로 복잡해짐에 따라 발생하는 비예측적 장애와 구조적 경직성 문제를 해결하기 위해 작성되었습니다.#Review#LLM-based Agents#Multi-Agent Systems#Multi-Agent Collaboration#Failure Attribution#Self-Evolution2026년 5월 14일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] DoVer: Intervention-Driven Auto Debugging for LLM Multi-Agent SystemsLLM 기반 다중 에이전트 시스템의 복잡한 디버깅 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#LLM Multi-Agent Systems#Debugging#Intervention-Driven#Failure Attribution#Automated Debugging#Verification#AI Agents#Reliability2025년 12월 8일댓글 수 로딩 중