[논문리뷰] Maestro: Reinforcement Learning to Orchestrate Hierarchical Model-Skill Ensembles본 논문은 현대 LLM 에이전트가 특정 도메인에 강점을 가진 다양한 전문가 모델과 모듈식 스킬을 효과적으로 활용하지 못하는 Coordination Bottleneck 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Reinforcement Learning#Multimodal Agent#Orchestration#Skill Library#Expert Models#Hierarchical Registry2026년 5월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] WideSeek-R1: Exploring Width Scaling for Broad Information Seeking via Multi-Agent Reinforcement Learning본 논문은 LLM의 '깊이 스케일링'이 아닌 '폭 스케일링(width scaling)' 이라는 새로운 차원을 탐구하여 광범위한 정보 탐색 문제 해결을 목표로 합니다.#Review#Multi-Agent Reinforcement Learning#Width Scaling#Large Language Models#Information Seeking#Task Decomposition#Parallel Execution#Lead-Agent-Subagent Framework#Orchestration2026년 2월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Vibe AIGC: A New Paradigm for Content Generation via Agentic Orchestration본 논문은 지난 10년간 모델 중심 패러다임이 지배했던 생성형 AI(AIGC) 분야의 한계, 특히 '의도-실행 격차(Intent-Execution Gap)'를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Agentic AI#Content Generation#Orchestration#Vibe Coding#Meta-Planner#Human-in-the-Loop#Intent-Execution Gap2026년 2월 4일댓글 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