[논문리뷰] Self-Evolving Coding Agents via Harness-Policy Optimization본 논문은 Large Language Model (LLM) 기반 코딩 에이전트의 Harness와 Policy가 상호 보강적임에도 불구하고, 기존 연구들이 한쪽 컴포넌트만 최적화하여 발생하는 성능 한계를 지적합니다.#Review#LLM Agents#Coding Tasks#Harness Optimization#Policy Optimization#Reinforcement Learning (RL)#Self-Improvement#SWE-Bench#Resolve Rate2026년 10월 19일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] PluginRSI: Recursive Improvement of Agent Harnesses with Reusable Plugins본 논문은 LLM 에이전트의 반복적인 성능 향상을 위해 수행되는 기존 Harness 최적화 방식의 한계점을 해결하고자 한다.#Review#Agentic AI#Harness Optimization#Recursive Self-improvement#Plugin Architecture#Modular Design#Software Engineering#Task Automation2026년 10월 5일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] AutoRef: Harness Optimization for Agentic Multi-Reference Image Generation본 논문은 다중 참조 이미지 생성에서 발생하는 부자연스러운 합성 및 참조 대상의 누락/복제 문제를 해결하기 위해 에이전트 시스템을 최적화하는 것을 목표로 합니다. 기존의 수동으로 작성된 Harness는 성능 편차가 크고 복잡한 참조 간의 조화를 다루는 데 한계가 있습니다.#Review#Multi-reference Image Generation#Agentic Workflow#Harness Optimization#Beam Search#FLUX.2#Automatic Prompt Engineering2026년 9월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] EDGEGEN: Improving Tool-Calling Agents Beyond Happy Paths with Synthetic Edge Case Generation본 논문은 엔터프라이즈 애플리케이션에서 Tool-Calling LLM Agents의 효과적인 평가 및 최적화를 위한 고품질의 다양하고 현실적인 태스크 데이터셋 확보의 어려움을 핵심 문제로 제기합니다.#Review#Tool-Calling Agents#Edge Cases#Synthetic Data Generation#Finetuning#Harness Optimization#Policy Compliance#Database Grounding#LLM Agents2026년 9월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] AutoSaddler: Automatic Harness Optimization with Durable Updates from Agent Execution Traces본 논문은 LLM 기반 에이전트가 긴 호흡의 과제(Long-horizon tasks)에서 작은 오류가 누적되어 전체 실패로 이어지는 'jagged intelligence' 문제를 해결하고자 한다.#Review#LLM Agents#Harness Optimization#Automatic Programming#Failure Diagnosis#Structured Intervention#Offline Learning#EvoDAG2026년 8월 25일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Self-Evolving Embodied Agents via Skill-Harness Evolution본 논문은 Frozen 상태의 embodied agent가 새로운 환경에 직면했을 때 파라미터 업데이트 없이 효과적으로 적응할 수 있는 방법을 탐구합니다.#Review#Embodied Agents#Train-free Adaptation#Foundation Models#Skill Evolution#Harness Optimization#VLA#Rollout-guided Diagnosis2026년 8월 12일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] HarnessOpt-Bench: Evaluating LLMs at Harness Optimization본 논문은 LLM 기반 Agent 시스템의 핵심인 Harness를 자동 최적화하는 능력을 측정하기 위한 표준화된 프로토콜인 HarnessOpt-Bench를 제안합니다. 기존 연구들은 각기 다른 시드, 평가 예산, 스코어링 프로토콜을 사용하여 모델 간의 비교가 불가능한 파편화된 환경에 있었습니다 .#Review#Harness Optimization#LLM Agents#Automated Code Optimization#Agentic Systems#Benchmark#Self-Improvement2026년 8월 6일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SkillOpt-Lite: Better and Faster Agent Self-evolution via One Line of Vibe본 논문은 기존의 Agent Skill 최적화 프레임워크들이 과도하게 복잡해지고 있다는 점을 지적하며, 이론적·실증적으로 정당화 가능한 Minimal Viable Pipeline의 필요성을 제기합니다.#Review#Agent Self-evolution#Skill Optimization#Zeroth-Order Optimization#PAC-Learning#Harness Optimization#Minimal Viable Pipeline2026년 7월 7일댓글 수 로딩 중