[논문리뷰] TIDE: Proactive Multi-Problem Discovery via Template-Guided Iteration본 논문은 기존 LLM 에이전트가 사용자 요청에만 의존하는 수동적(Reactive) 모델이라는 점을 문제로 정의합니다. 실제 환경에서는 사용자가 미처 인지하지 못한 다수의 잠재적 문제가 존재함에도 불구하고, 기존 방식은 가장 눈에 띄는 문제 하나에만 집중하거나 일반적인 추론에 그치는 경향이 있습니다.#Review#Proactive Agents#Multi-Problem Discovery#Thought Templates#Iterative Discovery#LLM Agents#Context Understanding2026년 6월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] PIRA-Bench: A Transition from Reactive GUI Agents to GUI-based Proactive Intent Recommendation Agents현재 명시적 지시에만 반응하는 GUI 에이전트 의 한계를 극복하고, 사용자의 암묵적인 의도를 연속적인 시각 입력(스크린샷)으로부터 예측 하여 시기적절한 추천을 제공하는 능동형(Proactive) AI 비서 를 개발하는 것을 목표로 합니다.#Review#Proactive Agents#GUI Automation#Intent Recommendation#Multimodal LLMs#Benchmark#Memory-aware Framework#Human-Computer Interaction2026년 3월 9일댓글 수 로딩 중