[논문리뷰] EmbodiedCLBench: Evaluating Continual Learning for Self-Evolving Embodied Agents본 논문은 embodied 환경에서 에이전트가 과거의 경험을 누적하고 새로운 작업으로 전이하는 Continual Learning 능력을 체계적으로 평가하기 위해 EmbodiedCLBench를 제안한다.#Review#Embodied AI#Continual Learning#Compositional Generalization#Self-Evolving Agents#Embodied Simulation2026년 10월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] False Frontiers: Diagnosing and Mitigating Co-Cheating in Self-Evolving Search Agents본 논문은 Self-evolving search agents에서 나타나는 'Co-cheating'이라는 새로운 실패 모드를 식별하고 이를 해결하는 것을 목표로 한다 .#Review#Self-Evolving Agents#Search Agents#Co-Cheating#Cross-Fitting#Reward Shaping#Curriculum Learning2026년 9월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Self-Evolving Coding Agents: From Digital Programs to Physical-World Intelligence본 논문은 기존의 VLA(Vision-Language-Action) 및 WAM(World-Action Model) 기반 로봇 제어 모델들이 가지는 근본적인 한계를 해결하고자 합니다.#Review#Physical Coding#Coding Agents#Embodied AI#Self-Evolving Agents#Robotics#Harness#VLA2026년 9월 28일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] JIT-Agent: Scaling Harness Intelligence via Just-in-Time Harness Evolution본 연구는 에이전트의 성능이 모델 가중치뿐만 아니라, 모델을 둘러싼 실행 환경인 Harness에 크게 의존한다는 점에 주목합니다.#Review#Agent Harness#Just-in-Time (JIT) Generation#Agentic LLMs#Modularized Harness Design#Self-Evolving Agents#Harness Intelligence2026년 8월 26일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Self-Evolving Coding Agents본 논문은 현대의 Coding Agents가 배포 후 정적인 상태로 머물러 있어, 변화하는 소프트웨어 환경에 적응하지 못하는 문제를 해결하고자 한다. 대부분의 에이전트는 고정된 프롬프트와 컨트롤 로직을 사용하는데, 이는 저장소의 지속적인 변화와 반복적인 버그 수정 과정에서 최적의 성능을 발휘하기 어렵다.#Review#Coding Agents#Self-Evolving Agents#Software Engineering#Repository-level Context#Executable Feedback#Agent Framework#Automated Programming2026년 8월 5일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SePO: Self-Evolving Prompt Agent for System Prompt Optimization본 논문은 기존 시스템 프롬프트 최적화 방식이 갖는 불완전한 최적화 루프 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Prompt Optimization#Self-Evolving Agents#Evolutionary Search#System Prompt#Meta-Learning#Cross-Task Generalization2026년 6월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Web2BigTable: A Bi-Level Multi-Agent LLM System for Internet-Scale Information Search and Extraction본 논문은 대규모 웹 정보 탐색에서 깊이 있는 추론과 넓은 범위의 구조화된 데이터 집계라는 두 가지 상충하는 요구를 동시에 만족해야 하는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Web-to-Table Search#Multi-Agent Framework#Bi-Level Architecture#External Memory#Self-Evolving Agents#Task Decomposition2026년 5월 3일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] O-Mem: Omni Memory System for Personalized, Long Horizon, Self-Evolving Agents기존 LLM 기반 에이전트가 장기적인 상호작용, 맥락적 일관성, 동적 개인화에 직면하는 한계를 극복하는 것이 목표입니다.#Review#Memory System#LLM Agents#Personalization#User Profiling#Hierarchical Retrieval#Long-Term Interaction#Self-Evolving Agents#Contextual Consistency2025년 11월 23일댓글 수 로딩 중