[논문리뷰] 'Shall We Approve?' Consequence-Aware Approval for Autonomous Coding Agents본 논문은 자율형 코딩 에이전트가 제안하는 셸 명령이 워크스페이스에 미치는 잠재적 위험을 효과적으로 차단하지 못하는 문제를 해결합니다. 기존의 승인 방식은 명령의 텍스트(문자열)만을 기반으로 위험을 판단하거나, 실행 후 결과를 사후적으로 평가하기 때문에 명령이 유발하는 실제 행동을 정확히 파악하기 어렵습니다 .#Review#Autonomous Coding Agents#Shell Command Approval#Consequence-Aware#Sandboxed Execution#Security Guardrail#System-call Tracing2026년 11월 3일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Safety Testing LLM Agents at Scale: From Risk Discovery to Evidence-Grounded Verification본 논문은 기존의 LLM 에이전트 안전성 평가 방식이 고정된 규칙과 전문가의 수동 설계에 의존하여, 에이전트의 급격한 진화와 도구 생태계의 복잡성을 따라가지 못하는 한계를 해결하고자 합니다 .#Review#LLM Agents#Safety Testing#Evidence-Grounded Verification#Automated Red-Teaming#Software Engineering#Sandboxed Execution2026년 7월 6일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] PRBench: End-to-end Paper Reproduction in Physics Research최근 LLM 기반 에이전트가 과학적 추론 및 코드 생성 분야에서 발전하고 있으나, 실제 과학 논문의 복잡한 계산 과정을 처음부터 끝까지 신뢰성 있게 재현할 수 있는지에 대해서는 검증되지 않았습니다.#Review#Scientific Reproduction#Agentified Assessment#Physics Benchmark#LLM#Sandboxed Execution2026년 3월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Universal Deep Research: Bring Your Own Model and Strategy이 논문은 기존의 심층 연구 도구(DRT)들이 고정된 연구 전략과 제한적인 모델 선택으로 인해 사용자 정의가 어렵고 특정 산업에 특화된 연구 전략을 구축하기 어렵다는 문제를 제기합니다.#Review#Agentic Systems#Language Models (LLMs)#Research Automation#Customizable Strategies#Code Generation#Deep Research#User-Defined Agents#Sandboxed Execution2025년 9월 3일댓글 수 로딩 중