[논문리뷰] AutoScientists: Self-Organizing Agent Teams for Long-Running Scientific Experimentation본 논문은 과학적 탐구의 장기적인 연구 과정에서 발생하는 비효율적인 실험 반복과 고립된 탐색 문제를 해결하기 위해 AutoScientists를 제안합니다 .#Review#Multi-agent Systems#Scientific Experimentation#Self-Organization#Autonomous Discovery#LLM Agents#BioML-Bench2026년 5월 27일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] A Survey on LLM-based Conversational User Simulation본 논문은 LLM의 발달로 가능해진 사용자 시뮬레이션 기술의 체계적인 분류와 분석이 부재한 문제를 해결하고자 한다. 기존의 사용자 시뮬레이션은 특정 도메인(예: 추천 시스템)에 한정되거나 대규모 데이터 수집의 어려움으로 인해 확장성에 한계가 있었다.#Review#Conversational User Simulation#Large Language Models#Persona Modeling#Synthetic Data Generation#Multi-agent Systems#Dialogue Evaluation2026년 4월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Qualixar OS: A Universal Operating System for AI Agent Orchestration본 논문은 에이전트 워크플로우의 실행, 품질 보증, 모델 라우팅을 통합 관리하는 12단계 오케스트레이션 파이프라인과 Forge 엔진을 제안합니다 . Forge는 LLM 기반의 메타 인지 설계를 통해 태스크에 최적화된 에이전트 팀을 구성하며, 12가지의 다양한 실행 토폴로지를 제공하여 유연한 에이전트 협업을 구현합니다.#Review#Multi-agent Systems#Agent Orchestration#LLM Operating System#Topology Execution#Model Routing#Goodhart Detection#Behavioral Contracts2026년 4월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Paper Circle: An Open-source Multi-agent Research Discovery and Analysis Framework본 논문은 문헌 탐색부터 분석, 비평까지 연구 전 과정을 지원하는 다중 에이전트 플랫폼인 Paper Circle을 제안한다. 시스템은 Discovery Pipeline과 Analysis Pipeline으로 구성되며, 연구자는 CodeAgent(CoA) 기반의 오케스트레이션 프레임워크를 통해 결정론적이고 추적 가능한 결과를 얻을 수 있다 , .#Review#Multi-agent Systems#Research Discovery#Knowledge Graph#Large Language Models#Academic Literature Review2026년 4월 7일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] HDP: A Lightweight Cryptographic Protocol for Human Delegation Provenance in Agentic AI Systems본 논문은 에이전트 기반 AI 시스템에서 발생하는 구조적인 Accountability Gap 을 해결하기 위해 고안되었습니다.#Review#Agentic AI#Delegation Provenance#Cryptographic Authorization#Multi-agent Systems#Ed25519#Human-in-the-loop Security#IETF2026년 4월 6일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Marco DeepResearch: Unlocking Efficient Deep Research Agents via Verification-Centric Design최근 Deep Research 분야는 급격히 발전했으나, 기존 에이전트 시스템은 QA 데이터 합성, 궤적 생성, 추론 단계에서 명시적인 검증 기법이 부재하다는 치명적인 한계를 가진다. 이로 인해 초기 단계의 오류가 하위 단계로 전파되어 전체 성능을 크게 저하시키는 문제가 발생한다 .#Review#Deep Research#Agentic Search#Verification-Centric Design#Data Synthesis#Test-time Scaling#ReAct#Multi-agent Systems2026년 3월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] StreamingClaw Technical ReportEmbodied Intelligence, AI Hardware, Autonomous Driving, Intelligent Cockpits와 같은 Applications은 Real-time Perception–Decision–Action Closed Loop에 크게 의존하며, 이는 Real-time Streaming Video Understanding에 대한 엄격한 요구사항을 부과한다.#Review#Streaming Video Understanding#Embodied Intelligence#Multi-agent Systems#Long-term Memory#Proactive Interaction#Real-time Inference#OpenClaw2026년 3월 25일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] TeamHOI: Learning a Unified Policy for Cooperative Human-Object Interactions with Any Team Size물리 기반 인간형 제어는 사실적이고 고성능의 단일 에이전트(Single-agent) 행동을 가능하게 하는 데 상당한 발전을 이루었지만, 이를 협동적인 Human-Object Interaction (HOI) 으로 확장하는 것은 여전히 어려운 과제입니다.#Review#Human-Object Interaction (HOI)#Reinforcement Learning (RL)#Transformer-based Policy#Adversarial Motion Prior (AMP)#Decentralized Policy#Multi-agent Systems#Scalable Coordination2026년 3월 12일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Intelligent AI Delegation본 논문은 기존 AI 태스크 분해 및 위임 방식의 한계(단순한 휴리스틱, 환경 변화에 대한 취약성)를 극복하고자 합니다.#Review#AI Delegation#Multi-agent Systems#Task Decomposition#Agentic AI#Trust & Safety#LLM#Adaptive Coordination2026년 2월 15일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] The Devil Behind Moltbook: Anthropic Safety is Always Vanishing in Self-Evolving AI Societies본 논문은 지속적인 자기 진화(Continuous Self-Evolution), 완전한 고립(Complete Isolation), 안전 불변성(Safety Invariance)이라는 자기 진화 삼중고(self-evolution trilemma)를 만족하는 AI 에이전트 사회가 불가능함을 이론적 및 실증적으로 증명하는 것을 목표로 합니다.#Review#Multi-agent Systems#Self-evolution#AI Safety#Alignment Drift#Information Theory#Thermodynamics#Entropy Accumulation#Moltbook2026년 2월 12일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Learning Query-Specific Rubrics from Human Preferences for DeepResearch Report Generation본 논문은 DeepResearch가 생성하는 보고서의 훈련 및 평가에 필요한 검증 가능한 보상 신호 부재 라는 핵심 과제를 해결하고자 합니다.#Review#DeepResearch#Rubric Generation#Human Preferences#Reinforcement Learning#Multi-agent Systems#LLM Evaluation#Reward Modeling2026년 2월 3일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] InSight-o3: Empowering Multimodal Foundation Models with Generalized Visual Search본 논문은 최신 개방형 멀티모달 에이전트가 복잡한 실세계 시각적 추론 작업(예: 고밀도 차트 분석, 지도 탐색)에서 보이는 한계를 해결하고자 합니다.#Review#Multimodal AI#Visual Search#Foundation Models#Multi-agent Systems#Reinforcement Learning#Benchmarking#Visual Reasoning2025년 12월 28일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Are We on the Right Way to Assessing LLM-as-a-Judge?본 논문은 현재 LLM-as-a-Judge 평가 방법론이 인간 주석에 과도하게 의존하여 발생하는 편향, 불일치성, 확장성 문제를 해결하고자 합니다.#Review#LLM-as-a-Judge#Evaluation Metrics#Consistency#Robustness#Positional Bias#Transitivity#Situational Preference#Multi-agent Systems2025년 12월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Large Language Models for Scientific Idea Generation: A Creativity-Centered Survey본 설문조사는 대규모 언어 모델(LLM) 을 활용한 과학적 아이디어 생성의 고유한 도전을 다루며, 특히 창의성과 과학적 타당성 사이의 균형을 맞추는 방법을 탐구합니다.#Review#Large Language Models#Scientific Discovery#Idea Generation#Creativity#Survey#AI in Science#Prompt Engineering#Multi-agent Systems#Evaluation Metrics2025년 11월 16일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Generalizing Test-time Compute-optimal Scaling as an Optimizable Graph본 논문은 고정된 컴퓨팅 예산 내에서 대규모 언어 모델(LLM)의 테스트 시간 컴퓨팅 최적 스케일링(Test-Time Scaling, TTS) 을 일반화하고 최적화하는 새로운 문제를 다룹니다.#Review#Test-Time Scaling#LLMs#Graph Optimization#REINFORCE#Multi-agent Systems#Adaptive Architectures#Compute-optimal Scaling#Probabilistic Graphs2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] RecoWorld: Building Simulated Environments for Agentic Recommender Systems본 논문은 에이전트 기반 추천 시스템(agentic recommender systems) 을 위한 시뮬레이션 환경인 RECOWORLD 의 청사진을 제시하여, 실제 사용자에게 영향을 주지 않고 추천 시스템이 오류로부터 학습하고 전략을 개선할 수 있는 훈련 공간을 제공하는 것을 목표로 합니다.#Review#Agentic Recommender Systems#Simulated Environments#LLM-driven Simulation#Multi-turn Interaction#Reinforcement Learning#User Retention#Instruction Following#Multi-agent Systems2025년 9월 19일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SQL-of-Thought: Multi-agentic Text-to-SQL with Guided Error Correction본 논문은 자연어 질의를 SQL 쿼리로 변환하는 Text-to-SQL (NL2SQL) 시스템의 견고성과 신뢰성을 향상시키는 것을 목표로 합니다. 특히, 기존 시스템들이 실행 기반 피드백에만 의존하여 논리적으로 부정확하지만 문법적으로 유효한 SQL 쿼리 오류를 수정하지 못하는 한계를 극복하고자 합니다.#Review#Text-to-SQL#Multi-agent Systems#Chain-of-Thought#Error Correction#Large Language Models#Query Planning#Database Interaction2025년 9월 3일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] aiXiv: A Next-Generation Open Access Ecosystem for Scientific Discovery Generated by AI ScientistsAI가 생성한 과학 연구 콘텐츠가 파편화된 출판 생태계와 확장성 없는 인간 중심의 동료 검토 시스템으로 인해 확산에 어려움을 겪는 문제를 해결하는 것이 목표입니다.#Review#AI Agents#Open Access#Scientific Discovery#Peer Review#LLMs#Multi-agent Systems#Prompt Injection#Iterative Refinement2025년 8월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] From AI for Science to Agentic Science: A Survey on Autonomous Scientific Discovery이 논문은 AI 시스템이 단순한 계산 도구에서 자율적인 연구 파트너로 진화하는 'Agentic Science' 패러다임을 제안하고 포지셔닝합니다.#Review#Agentic AI#Autonomous Scientific Discovery#AI for Science#Large Language Models#Multi-agent Systems#Scientific Workflow Automation#Natural Sciences2025년 8월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Democratizing Diplomacy: A Harness for Evaluating Any Large Language Model on Full-Press Diplomacy본 연구는 복잡한 전략적 추론 능력 을 요구하는 외교(Diplomacy) 게임에서 LLM을 평가하는 기존 방식의 높은 복잡성과 한계를 해결하고자 합니다.#Review#Large Language Models#Diplomacy Game#Multi-agent Systems#Strategic Reasoning#LLM Evaluation#Prompt Engineering#Behavioral Analysis#Game AI2025년 8월 13일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] WideSearch: Benchmarking Agentic Broad Info-Seeking본 논문은 광범위한 정보 탐색(WideSearch) 작업에서 LLM 기반 에이전트의 신뢰성과 완성도를 평가하기 위한 새로운 벤치마크를 제시합니다. 이는 기존 벤치마크가 놓치고 있던, 대규모의 원자적 정보를 철저하고 정확하게 수집하여 잘 정리된 출력으로 구성 하는 실세계 정보 탐색 시나리오를 평가하는 데 중점을 둡니다.#Review#Agentic Search#LLM#Benchmark#Information Seeking#Structured Output#Evaluation Metrics#Multi-agent Systems2025년 8월 12일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] The Era of Agentic Organization: Learning to Organize with Language Models본 논문은 AI가 개별 지능의 한계를 넘어 협력적이고 동시적으로 복잡한 문제를 해결하는 '에이전트 조직(agentic organization)' 시대를 목표로 합니다.#Review#Agentic Organization#Asynchronous Thinking#Language Models#Reinforcement Learning#Multi-agent Systems#Reasoning#Task Decomposition#Orchestration2025년 10월 31일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] HyperAgent: Leveraging Hypergraphs for Topology Optimization in Multi-Agent Communication본 논문은 대규모 언어 모델(LLM) 기반 멀티 에이전트 시스템에서 발생하는 비효율적인 그룹 협업 모델링(단순한 쌍별 관계) 및 제한적인 태스크 적응성으로 인한 통신 비효율성 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Large Language Model#Multi-agent Systems#Multi-agent Communication#Graph Neural Networks#Hypergraph#Topology Optimization#Variational Autoencoder#Sparsity Regularization2025년 10월 16일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] CoDA: Agentic Systems for Collaborative Data Visualization본 논문은 복잡한 데이터셋, 반복적인 개선, 코드 오류 및 최종 시각화 품질 문제로 인해 기존 시스템이 어려움을 겪는 자연어 기반 데이터 시각화 자동화의 한계를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Multi-agent Systems#Data Visualization#LLM#Automation#Self-reflection#Code Generation#Natural Language to Visualization2025년 10월 6일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] ComProScanner: A multi-agent based framework for composition-property structured data extraction from scientific literature본 논문은 과학 문헌에서 화학 조성-물성 구조 데이터와 합성 정보를 추출하기 위한 자동화되고 사용자 친화적인 멀티 에이전트 기반 프레임워크 를 개발하는 것을 목표로 합니다.#Review#Multi-agent Systems#Large Language Models (LLMs)#Information Extraction#Scientific Literature#Materials Science#Data Curation#Piezoelectric Materials#RAG (Retrieval-Augmented Generation)2025년 10월 24일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] ColorAgent: Building A Robust, Personalized, and Interactive OS Agent본 논문은 명령어 기반 인터페이스에서 AI 에이전트 상호작용으로 변화하는 인간-운영체제 상호작용의 흐름 속에서, 사용자의 지시를 정확히 따르고 사용자 의도를 충실히 반영하는 강건하고 개인화된 대화형 OS 에이전트 인 ColorAgent 를 구축하는 것을 목표로 합니다.#Review#OS Agent#Reinforcement Learning#Multi-agent Systems#Personalization#Proactive Interaction#GUI Agents#Self-Evolving Training2025년 10월 23일댓글 수 로딩 중