[논문리뷰] OpenTinker: Separating Concerns in Agentic Reinforcement Learning기존 대규모 언어 모델(LLM) 에이전트용 강화 학습(RL) 시스템의 한계를 극복하고, 에이전트 환경 및 상호작용 프로토콜의 재사용성 부족, 그리고 에이전트 프로그래밍과 실행 간의 분리 부재 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Reinforcement Learning#LLM Agents#Multi-Agent Systems#System Architecture#Separation of Concerns#RLaaS#Distributed Training#Agent Protocol Coordination2026년 1월 12일댓글 수 로딩 중