[논문리뷰] AgentFugue: Agent Scaling for Long-Horizon Tasks through Collective Reasoning본 논문은 대규모 언어 모델(LLM) 기반 에이전트의 Long-Horizon Tasks 수행 능력 향상에 Scaling Out 전략이 기여할 수 있는지에 대한 연구를 수행한다.#Review#Agent Scaling#Collective Reasoning#Long-Horizon Tasks#Shared Reasoning Hub#Multi-Agent Systems#Homogeneous Teams#Heterogeneous Teams#Reinforcement Learning2026년 5월 27일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Co-Evolving LLM Decision and Skill Bank Agents for Long-Horizon Tasks본 연구는 LLM 기반 에이전트가 복잡하고 긴 호라이즌(Long-Horizon)을 가진 환경에서 일관된 의사결정을 수행하지 못하는 문제를 해결하고자 합니다. 기존 LLM 에이전트는 경험을 체계적으로 발견, 보유, 재사용할 수 있는 메커니즘이 부족하여 새로운 작업마다 매번 처음부터 다시 추론해야 하는 한계가 있습니다.#Review#LLM Agents#Long-Horizon Tasks#Skill Discovery#Co-Evolution#Skill Bank#Reinforcement Learning2026년 4월 23일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SlopCodeBench: Benchmarking How Coding Agents Degrade Over Long-Horizon Iterative Tasks기존 Coding Agent Benchmark 들은 압도적으로 Single-shot Solutions 을 Complete Specification에 대해 평가하고 있으며, 이는 Agent가 현재 Specification 에 대한 Correct Code 를 생성할 수 있는지 여부만을 측정한다.#Review#SlopCodeBench#Coding Agents#Iterative Development#Code Quality#Structural Erosion#Verbosity#Benchmarking#Long-Horizon Tasks2026년 3월 26일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] CarePilot: A Multi-Agent Framework for Long-Horizon Computer Task Automation in Healthcare최근 Multimodal Agentic Pipelines이 Human-Computer Interaction을 변화시키고 있지만, 대부분 Short-Horizon 또는 General-Purpose Application에 초점을 맞추고 있으며, 특히 Healthcare 분야에서 Long-Horizon Automation은 크게 탐구되지 않은 상태이다.#Review#Multi-Agent Framework#Healthcare Automation#Long-Horizon Tasks#Actor-Critic#Tool Grounding#Dual-Memory#CareFlow#GUI Agents2026년 3월 25일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Hindsight Credit Assignment for Long-Horizon LLM Agents본 논문은 Long-Horizon, Multi-Step 태스크에서 희소한 보상(Sparse Rewards) 으로 인해 LLM 에이전트 가 겪는 Credit Assignment 의 어려움을 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#LLM Agents#Reinforcement Learning#Credit Assignment#Hindsight Credit Assignment#Policy Optimization#Sparse Rewards#Long-Horizon Tasks#Generative Verification2026년 3월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] AgentVista: Evaluating Multimodal Agents in Ultra-Challenging Realistic Visual Scenarios본 연구는 기존 멀티모달 벤치마크들이 단일 턴 시각 추론이나 특정 도구 사용 능력에 치우쳐 있어 현실성, 시각적 미묘함, 장기적인 도구 사용을 요구하는 실제 에이전트의 능력을 충분히 포착하지 못하는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Multimodal Agents#Visual Reasoning#Tool Use#Benchmark#Long-Horizon Tasks#Realistic Scenarios#Agentic Intelligence2026년 3월 5일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Memex(RL): Scaling Long-Horizon LLM Agents via Indexed Experience Memory대규모 언어 모델(LLM) 에이전트가 장기 작업에서 직면하는 유한한 컨텍스트 윈도우 병목 현상을 해결하는 것이 목표입니다. 기존의 컨텍스트 축소 방식(예: 잘라내기, 요약)이 증거를 손실하는 근본적인 문제를 극복하여, 증거를 버리지 않고도 컨텍스트를 압축하는 효율적이고 정밀한 메모리 메커니즘을 개발하고자 합니다.#Review#LLM Agents#Long-Horizon Tasks#Memory Management#Indexed Experience Memory#Reinforcement Learning#Context Window#Tool Use#MEMEXRL2026년 3월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] GUI-Libra: Training Native GUI Agents to Reason and Act with Action-aware Supervision and Partially Verifiable RL본 논문은 기존 오픈소스 GUI 에이전트들이 긴 호라이즌 탐색(long-horizon navigation) 태스크 에서 상용 시스템에 비해 뒤쳐지는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#GUI Agents#Reinforcement Learning#Supervised Fine-tuning#Visual Grounding#Long-Horizon Tasks#Partial Verifiability#KL Regularization#Data Curation2026년 2월 25일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] χ_{0}: Resource-Aware Robust Manipulation via Taming Distributional Inconsistencies본 논문은 장시간 로봇 조작 태스크에서 발생하는 분포 불일치(distributional inconsistencies) 문제를 해결하여 생산 수준의 로봇 강건성(robustness)을 달성하는 것을 목표로 합니다.#Review#Robotic Manipulation#Distributional Shift#Imitation Learning#Model Arithmetic#Stage Advantage#Train-Deploy Alignment#Resource-Efficient AI#Long-Horizon Tasks2026년 2월 12일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] OdysseyArena: Benchmarking Large Language Models For Long-Horizon, Active and Inductive Interactions현재 LLM 에이전트 평가가 주로 연역적(deductive) 패러다임 에 집중되어 있어, 에이전트가 환경의 숨겨진 규칙을 자율적으로 발견하는 귀납적(inductive) 능력 을 측정하는 데 한계가 있음을 지적합니다.#Review#LLM Agents#Benchmarking#Inductive Reasoning#Long-Horizon Tasks#Active Exploration#World Models#Autonomous Discovery2026년 2월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] FS-Researcher: Test-Time Scaling for Long-Horizon Research Tasks with File-System-Based Agents본 논문은 대규모 언어 모델(LLM) 에이전트가 긴 호라이즌의 심층 연구 작업을 수행할 때 발생하는 컨텍스트 창 제한 문제를 해결하고자 합니다. 이는 토큰 예산을 압축하고 효과적인 테스트 시간 스케일링을 방해하여 보고서의 불완전한 커버리지와 낮은 품질을 초래합니다.#Review#LLM Agents#Deep Research#Long-Horizon Tasks#Test-Time Scaling#File System#Persistent Workspace#Knowledge Base#Dual-Agent Framework2026년 2월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Spark: Strategic Policy-Aware Exploration via Dynamic Branching for Long-Horizon Agentic Learning본 논문은 대규모 언어 모델(LLM) 기반의 에이전트가 장기적인 태스크를 수행할 때 발생하는 비효율적인 탐색 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 기존 RL 방법론은 컴퓨팅 자원을 중간 단계에 균일하게 할당하여 중요하지 않은 단계에서 자원을 낭비하고 고품질 궤적 확보에 실패하는 한계를 가지고 있습니다.#Review#Agentic AI#Reinforcement Learning#Long-Horizon Tasks#Dynamic Branching#Strategic Exploration#LLM Agents#Sample Efficiency#Policy Optimization2026년 1월 28일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SWE-EVO: Benchmarking Coding Agents in Long-Horizon Software Evolution Scenarios이 논문은 기존 AI 코딩 에이전트 벤치마크(예: SWE-Bench )가 단일 이슈 해결 에 초점을 맞춰 실제 소프트웨어 진화의 복잡성을 포착하지 못하는 한계를 해결하고자 합니다.#Review#Coding Agents#Software Evolution#Benchmarking#Long-Horizon Tasks#Large Language Models (LLMs)#Software Engineering#Code Generation2025년 12월 24일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] MobileWorld: Benchmarking Autonomous Mobile Agents in Agent-User Interactive, and MCP-Augmented Environments기존 모바일 GUI 에이전트 벤치마크인 AndroidWorld 의 포화 상태(90% 이상의 성공률)와 현실적이지 않은 태스크 복잡성 한계를 극복하는 것을 목표로 합니다.#Review#Mobile Agents#GUI Benchmarking#Agent-User Interaction#Tool-Augmented Agents#Model Context Protocol (MCP)#Long-Horizon Tasks#Reproducible Evaluation#Android Environment2025년 12월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] GR-RL: Going Dexterous and Precise for Long-Horizon Robotic Manipulation본 논문은 일반적인 Vision-Language-Action (VLA) 파운데이션 모델 이 실제 환경에서 발생하는 긴 호라이즌의 정교하고 민첩한 로봇 조작 에서 겪는 한계를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Robotic Manipulation#Reinforcement Learning#Vision-Language-Action#Dexterous Control#Long-Horizon Tasks#Data Filtering#Data Augmentation#Foundation Models2025년 12월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] PRInTS: Reward Modeling for Long-Horizon Information Seeking본 논문은 기존 Process Reward Model (PRM) 의 한계, 즉 짧은 추론 단위에 대한 이진 판단과 급증하는 컨텍스트 처리의 어려움을 극복하는 것을 목표로 합니다.#Review#Reward Modeling#Long-Horizon Tasks#Information Seeking#Large Language Models#Trajectory Summarization#Reinforcement Learning#Tool Use#Process Reward Models2025년 11월 24일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] ToolScope: An Agentic Framework for Vision-Guided and Long-Horizon Tool Use본 논문은 멀티모달 대규모 언어 모델(MLLM)이 동적 추론, 외부 지식 접근 및 다단계 연산이 필요한 복잡한 작업에서 겪는 한계, 특히 장기적인 VQA 작업 에서의 제한된 전역 계획 과 시각적 맥락 저하 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Multimodal Agents#Tool-Augmented LLMs#Vision-Guided Reasoning#Long-Horizon Tasks#VQA#Global Planning#Context Preservation#Perceive Tool2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SWE-Bench Pro: Can AI Agents Solve Long-Horizon Software Engineering Tasks?본 논문은 기존의 SWE-Bench 와 같은 코드 생성 벤치마크의 한계를 지적하며, 현실적인 엔터프라이즈 수준 의 복잡성과 장기적 관점(long-horizon) 을 지닌 소프트웨어 엔지니어링 문제 해결 능력을 평가하기 위한 새로운 벤치마크 SWE-BENCH PRO 를 제시합니다.#Review#AI Agents#Software Engineering#LLMs#Code Generation#Benchmark#Contamination Resistance#Long-Horizon Tasks#Enterprise Software2025년 9월 23일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] WebResearcher: Unleashing unbounded reasoning capability in Long-Horizon Agents본 논문은 기존의 심층 연구(deep-research) 에이전트들이 겪는 컨텍스트 질식(context suffocation) 및 노이즈 오염(noise contamination) 문제로 인한 추론 능력의 한계를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Agentic AI#Deep Research#Iterative Reasoning#Long-Horizon Tasks#Context Management#Data Synthesis#Tool-Augmented LLMs#Markov Decision Process2025년 9월 17일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] The Illusion of Diminishing Returns: Measuring Long Horizon Execution in LLMs본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 지속적인 스케일링이 한계 효용 체감(diminishing returns)으로 이어지는지에 대한 논쟁을 다루며, 특히 장기적인 태스크(long-horizon tasks) 수행 능력에 초점을 맞춥니다.#Review#Large Language Models#Long-Horizon Tasks#Execution Capability#Scaling Laws#Self-Conditioning#Thinking Models#Agentic AI2025년 9월 15일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Harnessing Uncertainty: Entropy-Modulated Policy Gradients for Long-Horizon LLM Agents본 논문은 장기 시퀀스(long-horizon) LLM 에이전트 태스크에서 희소한 보상(sparse rewards) 으로 인해 발생하는 신용 할당(credit assignment) 문제 와 정책 경사(policy gradient)의 비효율적인 업데이트 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#LLM Agents#Reinforcement Learning#Policy Gradients#Entropy Modulation#Credit Assignment#Uncertainty#Long-Horizon Tasks#Self-Calibrating Gradient Scaling2025년 9월 12일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] The Tool Decathlon: Benchmarking Language Agents for Diverse, Realistic, and Long-Horizon Task Execution이 논문은 기존 언어 에이전트 벤치마크가 현실 세계의 다양성, 복잡성 및 장기적인 태스크 실행 능력을 제대로 반영하지 못하는 한계를 해결하고자 합니다.#Review#Language Agents#Tool Use#Benchmarking#Long-Horizon Tasks#Realistic Environments#Multi-Application#Execution-Based Evaluation#Model Context Protocol (MCP)2025년 10월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] AgentFold: Long-Horizon Web Agents with Proactive Context ManagementLLM 기반 웹 에이전트가 장기 태스크에서 겪는 컨텍스트 관리의 근본적인 문제(기존 ReAct 방식의 컨텍스트 포화 및 고정된 요약 방식의 비가역적 정보 손실)를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Web Agents#Context Management#Long-Horizon Tasks#LLM#Deep Consolidation#Granular Condensation#ReAct Paradigm2025년 10월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Memory as Action: Autonomous Context Curation for Long-Horizon Agentic Tasks본 논문은 LLM 기반 에이전트가 긴 작업(long-horizon tasks)을 수행할 때 제한된 작업 메모리 가 불필요하거나 관련 없는 컨텍스트에 의해 쉽게 과부하되는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Long-Horizon Tasks#Agentic AI#Context Curation#Working Memory#Reinforcement Learning#Policy Optimization#Large Language Models#Memory-as-Action2025년 10월 15일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] A Goal Without a Plan Is Just a Wish: Efficient and Effective Global Planner Training for Long-Horizon Agent Tasks본 논문은 대규모 언어 모델(LLM) 기반 에이전트가 긴 시간 범위의 태스크에서 글로벌 플래닝 능력 부족 으로 인해 겪는 '뇌 없는 시행착오'와 '플래닝 환각' 문제를 해결하고자 합니다. 인간의 개입 없이 효율적이고 효과적으로 플래너를 훈련하여 LLM 에이전트의 플래닝 능력을 향상시키는 것이 주된 연구 목표입니다.#Review#Long-Horizon Tasks#LLM Agents#Global Planning#Reinforcement Learning#Supervised Fine-tuning#Homologous Consensus Filtering#Executor Capability Gain Reward#Plan-and-Execute2025년 10월 13일댓글 수 로딩 중