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#LLM Agents

138개의 포스트

[논문리뷰] SkillX: Automatically Constructing Skill Knowledge Bases for Agents

저자들은 에이전트의 경험을 계층적으로 구조화하여 재사용성을 극대화하는 SkillX 프레임워크를 제안합니다 . SkillX는 고성능 backbone 에이전트인 GLM-4.6을 사용하여 훈련 태스크를 수행하고, 성공한 trajectory로부터 Planning, Functional, Atomic 단계의 skill을 증류(distill)합니다.
#Review#LLM Agents#Skill Knowledge Base#Hierarchical Representation#Autonomous Experience Learning#Agent Self-Evolution#Tool Use
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[논문리뷰] AgentSocialBench: Evaluating Privacy Risks in Human-Centered Agentic Social Networks

저자들은 AgentSocialBench를 도입하여 7개 카테고리, 300개 이상의 시나리오를 통해 에이전트의 프라이버시 보존 성능을 체계적으로 평가합니다 . 제안된 프레임워크는 사용자 프로파일의 민감도 계층, 지향성 사회 그래프, 그리고 명시적 프라이버시 경계를 포함합니다.
#Review#LLM Agents#Agentic Social Networks#Privacy Preservation#Contextual Integrity#Information Abstraction#Abstraction Paradox
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[논문리뷰] A Goal Without a Plan Is Just a Wish: Efficient and Effective Global Planner Training for Long-Horizon Agent Tasks

Fanchao Qi이 arXiv에 게시한 'A Goal Without a Plan Is Just a Wish: Efficient and Effective Global Planner Training for Long-Horizon Agent Tasks' 논문에 대한 자세한 리뷰입니다.
#Review#Long-Horizon Tasks#LLM Agents#Global Planning#Reinforcement Learning#Supervised Fine-tuning#Homologous Consensus Filtering#Executor Capability Gain Reward#Plan-and-Execute
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[논문리뷰] Learn the Ropes, Then Trust the Wins: Self-imitation with Progressive Exploration for Agentic Reinforcement Learning

Gang Li이 arXiv에 게시한 'Learn the Ropes, Then Trust the Wins: Self-imitation with Progressive Exploration for Agentic Reinforcement Learning' 논문에 대한 자세한 리뷰입니다.
#Review#Reinforcement Learning#LLM Agents#Exploration-Exploitation#Self-Imitation Learning#Intrinsic Rewards#Curriculum Learning#Policy Entropy#Tool Use
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[논문리뷰] AgentGym-RL: Training LLM Agents for Long-Horizon Decision Making through Multi-Turn Reinforcement Learning

Honglin Guo이 arXiv에 게시한 'AgentGym-RL: Training LLM Agents for Long-Horizon Decision Making through Multi-Turn Reinforcement Learning' 논문에 대한 자세한 리뷰입니다.
#Review#LLM Agents#Reinforcement Learning#Multi-Turn Interaction#Long-Horizon Decision Making#Agent Framework#Exploration-Exploitation#Progressive Scaling
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