[논문리뷰] FC-SWE: Failure-Conditioned RL for Long-Horizon Software Engineering Agents본 논문은 리포지토리 수준의 SWE 작업에서 에이전트가 실패한 시도의 진단 정보를 효과적으로 활용하지 못하는 문제를 해결하고자 합니다. 기존의 GRPO 기반 학습은 독립적인 시도를 개별적으로 샘플링할 뿐, 실패한 패치로부터 얻은 오류 메시지나 테스트 결과를 후속 복구 시도의 문맥으로 명시적으로 학습하지 않습니다.#Review#Reinforcement Learning#Software Engineering Agents#Failure-Conditioned RL#Long-Horizon#Policy Optimization#Verifier Feedback#SWE-bench2026년 10월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] WideSWE: Can Coding Agents Coordinate Changes Across Repositories?본 논문은 기존의 Coding Agent 평가 방식이 주로 단일 Repository에 국한되어 있어, 실제 소프트웨어 생태계에서 빈번하게 발생하는 다중 Repository 간의 조율된 변경 요구사항을 충분히 다루지 못한다는 점을 문제로 제기합니다.#Review#Coding Agents#Software Ecosystems#Cross-Repository#Benchmark#SWE-bench#LLM Evaluation#Task Coordination2026년 9월 28일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] The Handoff Tax: Continuing Non-Native Trajectories in LLM Agents본 논문은 장기적인 작업(long-horizon tasks)을 수행하는 LLM Agent에서 모델 전환(Handoff)이 품질과 비용에 미치는 영향을 체계적으로 분석합니다.#Review#LLM Agents#Model Handoff#Cost-Quality Trade-off#Trajectory Inheritance#SWE-bench#Coding Agents#Inference Optimization2026년 8월 26일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Dockerless: Environment-Free Program Verifier for Coding Agents본 논문은 기존의 실행 기반(Execution-based) 프로그램 검증기가 가진 과도한 엔지니어링 오버헤드와 비확장성 문제를 해결하기 위해 Dockerless를 제안합니다.#Review#Coding Agents#Environment-Free#Program Verifier#SWE-bench#Reinforcement Learning#Supervised Fine-tuning2026년 6월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Orchard: An Open-Source Agentic Modeling Framework본 논문은 에이전트 모델링 연구에서 인프라와 훈련 기법 간의 결합도가 높아 재현성과 확장성에 한계가 있다는 점을 지적합니다. 기존 연구들은 에이전트의 하네스(harness)와 훈련 스택이 환경 관리와 강하게 결합되어 있어, 서로 다른 도메인이나 환경에서의 재사용이 어렵습니다.#Review#Agentic Modeling#Kubernetes-native#Orchard Env#Balanced Adaptive Rollout#Credit-assignment SFT#SWE-bench#GUI Agents#Tool-calling2026년 5월 14일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SWE-Master: Unleashing the Potential of Software Engineering Agents via Post-Training이 논문은 기존 LLM 기반 소프트웨어 엔지니어링 에이전트의 불투명성과 재현성 부족, 그리고 복잡한 장기 SWE 태스크 해결 능력의 한계를 해결하고자 합니다.#Review#Software Engineering Agents#Post-Training#Supervised Fine-Tuning#Reinforcement Learning#Language Server Protocol#SWE-bench#Code Navigation#LLM2026년 2월 3일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SERA: Soft-Verified Efficient Repository Agents본 논문은 폐쇄형 시스템 대비 오픈 소스 코딩 에이전트의 강점인 사설 코드베이스 특화 능력 을 저비용으로 실현하는 것을 목표로 합니다. 기존 훈련 방식의 높은 비용과 복잡성으로 인해 이론에 머물렀던 이점을 극복하고, 효율적인 데이터 생성 및 학습 방법론 을 제시하여 실질적인 적용 가능성을 입증하고자 합니다.#Review#Coding Agents#Synthetic Data Generation#Repository Specialization#Supervised Finetuning#Soft Verification#Cost-Efficiency#SWE-bench2026년 1월 28일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Live-SWE-agent: Can Software Engineering Agents Self-Evolve on the Fly?이 논문은 기존 LLM 기반 소프트웨어 에이전트가 고정된 설계와 값비싼 오프라인 훈련으로 인해 성능이 최적화되지 못하고 특정 벤치마크에 국한되는 한계를 해결하고자 합니다.#Review#Software Engineering Agents#LLM Agents#Self-Evolution#On-the-Fly Learning#Tool Creation#SWE-bench#Autonomous Systems#Code Generation2025년 11월 17일댓글 수 로딩 중