[논문리뷰] Mendel Gödel Machine: Recursive Self-Improving Coding Agents via Comparative Evolution본 논문은 기존의 자가 개선(self-improving) 코딩 에이전트들이 단일 실패 궤적에만 의존하여 정보를 효율적으로 활용하지 못하는 한계를 해결하고자 합니다.#Review#Coding Agents#Self-Improvement#Recursive Evolution#Comparative Evidence#Mendelian Principles#LLM#Agent Scaffold2026년 8월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Ouroboros: A Self-Developing Frontier Coding Agent with Reviewed Core Evolution본 논문은 기존 Coding Agent들이 고정된 Harness 하에서만 동작하여 성능 향상에 한계가 있다는 문제점을 해결하고자 한다.#Review#Self-evolving Agents#Coding Agent#Agentic Workflow#Frontier Model#Operational Safety#Recursive Evolution#Version Control2026년 8월 10일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SkillRL: Evolving Agents via Recursive Skill-Augmented Reinforcement LearningLLM(Large Language Model) 에이전트가 고립적으로 작동하며 과거 경험으로부터 학습하지 못하고, 기존 메모리 기반 방식이 중복되고 노이즈가 많은 원시 궤적을 저장하여 일반화 및 재사용 가능한 행동 패턴 추출을 방해하는 문제를 해결합니다.#Review#LLM Agents#Reinforcement Learning#Skill Discovery#Recursive Evolution#Experience Distillation#Hierarchical Skills#Context Efficiency#Task Planning2026년 2월 10일댓글 수 로딩 중