[논문리뷰] FC-SWE: Failure-Conditioned RL for Long-Horizon Software Engineering Agents본 논문은 리포지토리 수준의 SWE 작업에서 에이전트가 실패한 시도의 진단 정보를 효과적으로 활용하지 못하는 문제를 해결하고자 합니다. 기존의 GRPO 기반 학습은 독립적인 시도를 개별적으로 샘플링할 뿐, 실패한 패치로부터 얻은 오류 메시지나 테스트 결과를 후속 복구 시도의 문맥으로 명시적으로 학습하지 않습니다.#Review#Reinforcement Learning#Software Engineering Agents#Failure-Conditioned RL#Long-Horizon#Policy Optimization#Verifier Feedback#SWE-bench2026년 10월 18일댓글 수 로딩 중