#Hierarchical Skills

3개의 포스트

[논문리뷰] Omni-IO Skills: Harnessing Your Agent Omni-Native

일반적인 목적의 에이전트(General-purpose agents)는 장기적인 계획(long-horizon planning), 추론(reasoning), 그리고 행동(acting) 능력을 가지고 있지만, 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오, 문서, 3D 자산, 코드 등 다양한 모달리티(modality)에 걸쳐 생산 능력(production capabilities)이 단편적이라는 한계가 있다.

#Review #Agent Harness #Omni-modal #Hierarchical Skills #Multimodal Orchestration #Asset Registry #Declare Execution Graph #Cross-modal Tasks

2026년 9월 29일

[논문리뷰] OPID: On-Policy Skill Distillation for Agentic Reinforcement Learning

본 논문은 에이전트 강화학습에서 outcome-based RL의 희소하고 지연된 보상이 중간 의사결정에 대한 세밀한 신용 할당(credit assignment)을 제공하지 못하는 문제를 해결합니다 .

#Review #Agentic Reinforcement Learning #On-Policy Distillation #Skill Extraction #Hindsight Supervision #Hierarchical Skills #Self-Distillation #Token-level Advantage

2026년 6월 25일

[논문리뷰] SkillRL: Evolving Agents via Recursive Skill-Augmented Reinforcement Learning

LLM(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 Planning

2026년 2월 10일