[논문리뷰] OfficeTown: Generative Organizations for Evolving Agent Intelligence본 논문은 현대의 AI 에이전트들이 고립된 작업 환경을 넘어 실무 현장의 연속적이고 복합적인 업무를 수행해야 한다는 점에 주목하여 OfficeTown을 제안한다 . 기존의 연구들은 작업을 개별적인 인스턴스로 취급하여 작업 간의 연계성이나 업무가 발생하는 시스템적 맥락을 반영하지 못하는 한계가 있다.#Review#Generative Organization#Agent Intelligence#Organizational Simulation#Professional Benchmarking#Principal-Assistant Harness#Persistent Workspace2026년 10월 18일댓글 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