[논문리뷰] Agentic Reasoning for Large Language Models본 설문조사 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 추론 능력이 정적인 폐쇄형 환경에서 벗어나 동적이고 개방형 환경에서 계획, 행동, 학습을 통해 지속적으로 상호작용하는 자율 에이전트 로 발전하는 Agentic Reasoning 패러다임을 체계화하는 것을 목표로 합니다.#Review#Agentic Reasoning#LLM Agents#Self-Evolving AI#Multi-Agent Systems#Planning#Tool Use#Retrieval-Augmented Generation#Reinforcement Learning2026년 1월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] MemEvolve: Meta-Evolution of Agent Memory Systems본 논문은 LLM 기반 에이전트의 고정된 메모리 시스템 아키텍처가 다양한 태스크 컨텍스트에 메타 적응할 수 없는 근본적인 한계 를 해결하고자 합니다.#Review#LLM Agents#Memory Systems#Meta-Evolution#Self-Evolving AI#Memory Architecture#EvolveLab#Generalization2025년 12월 23일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Recon-Act: A Self-Evolving Multi-Agent Browser-Use System via Web Reconnaissance, Tool Generation, and Task Execution본 논문은 실세계 웹 페이지에서 멀티턴, 장기적 궤적(long-horizon trajectories) 을 따르는 작업 수행 시 기존 브라우저 에이전트의 행동 시퀀싱 혼란 과 과도한 시행착오 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Multi-Agent System#Browser Automation#Web Reconnaissance#Tool Generation#Task Execution#Self-Evolving AI#LLM/VLM#VisualWebArena2025년 9월 26일댓글 수 로딩 중