[논문리뷰] LongHorizon-Harness: Advancing Long-Horizon Agents for Real-World Tasks본 논문은 기존의 에이전트 하네스가 긴 작업(long-horizon task)을 수행할 때 발생하는 일관성 저하와 신뢰성 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Long-Horizon Agents#Task-State Management#Manage-Execute-Audit (MEA)#AgentAdapter#Computer Use#System Robustness2026년 8월 3일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Compute Globally, Materialize Locally: The Memory Contract of Sparse Event-KV본 연구는 장기 기억을 사용하는 LLM 기반 에이전트에서 KV cache를 선별적으로 삭제하는 Eviction 정책의 유효성을 검증하고자 한다.#Review#Sparse KV-Cache#Semantic Materialization#Long-Horizon Agents#Event-KV Serving#Donor-Pair Analysis#Contextual Computation2026년 8월 3일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] TurnOPD: Making On-Policy Distillation Turn-Aware for Efficient Long-Horizon Agent Training본 논문은 장기 계획 및 에이전트 환경에서 OPD가 겪는 자원 비효율성과 최적화 불균형 문제를 해결하기 위해 고안되었습니다.#Review#On-Policy Distillation#Long-Horizon Agents#Turn-Aware#Rollout-Depth Budgeting#Efficiency#Reinforcement Learning2026년 7월 7일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Scaling Test-Time Compute for Agentic Coding본 논문은 Long-horizon 코딩 에이전트의 Inference-time scaling을 위해 데이터의 표현(Representation)과 선택(Selection) 방식이 핵심 Bottleneck임을 규명합니다.#Review#Test-Time Compute#Agentic Coding#Representation Learning#Recursive Tournament Voting (RTV)#Parallel-Distill-Refine (PDR)#Long-Horizon Agents#Inference-Time Scaling2026년 4월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] IterResearch: Rethinking Long-Horizon Agents via Markovian State Reconstruction이 논문은 기존 딥-리서치 에이전트들이 단일 확장 컨텍스트 창에 정보를 축적하는 mono-contextual paradigm으로 인해 발생하는 컨텍스트 질식(context suffocation) 및 노이즈 오염(noise contamination) 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Long-Horizon Agents#Markov Decision Process#Workspace Reconstruction#Reinforcement Learning#Context Management#Iterative Deep Research#LLM Agents#Efficiency-Aware Policy Optimization2025년 11월 10일댓글 수 로딩 중