[논문리뷰] Multi-Agent Computer Use본 논문은 현대의 CUA들이 주로 단일 직렬 에이전트 방식으로 운용됨에 따라 복잡하고 긴 호흡의 작업에서 한계를 보인다는 점을 해결하고자 합니다. 기존 방식은 작업 분해, 병렬 실행, 새로운 정보에 기반한 재계획이 부족하여 긴 작업 수행 시 쉽게 정체되는 문제를 겪습니다.#Review#Multi-Agent System#Computer Use Agent#DAG#Task Decomposition#Parallel Execution#Replanning2026년 6월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Executing as You Generate: Hiding Execution Latency in LLM Code Generation본 연구는 기존 LLM 코드 생성 및 실행 파이프라인에서 발생하는 불필요한 대기 시간을 제거하는 것을 핵심 목표로 합니다.#Review#Parallel Execution#LLM#Code Generation#Latency#AST-based Chunking#Dynamic Batching#Error Interruption2026년 4월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] HiMAP-Travel: Hierarchical Multi-Agent Planning for Long-Horizon Constrained Travel본 논문은 LLM 에이전트 가 장기 계획(long-horizon planning)에서 예산이나 다양성 요구 사항과 같은 강력한 제약 조건 을 처리할 때 발생하는 Constraint Drift 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Multi-Agent Planning#Hierarchical Reinforcement Learning#Constrained Optimization#Large Language Models (LLMs)#Travel Itinerary Generation#Constraint Drift#Parallel Execution#Resource Allocation2026년 3월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Search More, Think Less: Rethinking Long-Horizon Agentic Search for Efficiency and Generalization이 논문은 기존 딥 리서치 에이전트의 높은 추론 비용과 지연 시간, 그리고 이질적인 연구 환경 전반에 걸친 낮은 일반화 성능이라는 두 가지 주요 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 특히, 장기적인(long-horizon) 에이전트 검색 태스크에서 효율성과 일반화 능력을 동시에 향상시키고자 합니다.#Review#Agentic AI#Long-Horizon Search#Parallel Execution#Data Synthesis#Reinforcement Learning#Generalization#Efficiency#LLM Agent2026년 2월 26일댓글 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
[pydantic-ai] DBOSAgent에서 병렬 도구 실행 지원 및 실행 모드 API 추가DBOSAgent에 parallel_ordered_events 모드를 도입하여 결정론적 리플레이를 보장하면서도 병렬 도구 실행을 가능하게 한 사례를 분석합니다.#pydantic-ai#DBOS#Parallel Execution#Durable Execution#API Design2026년 1월 28일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Flash-Searcher: Fast and Effective Web Agents via DAG-Based Parallel Execution본 논문은 기존 LLM 에이전트 프레임워크의 고질적인 문제인 비효율적인 순차적 처리 방식 을 해결하여, 복잡한 웹 기반 추론 작업에서 발생하는 과도한 실행 단계와 긴 지연 시간을 단축하는 것을 목표로 합니다. 특히 광범위한 도구 상호작용이 필요한 태스크에서 에이전트의 효율성과 확장성을 근본적으로 개선하고자 합니다.#Review#LLM Agents#Parallel Execution#DAG-based Planning#Tool Orchestration#Web Agents#Reasoning Framework#Efficiency2025년 10월 2일댓글 수 로딩 중