[논문리뷰] Online Skill Learning for Web Agents via State-Grounded Dynamic Retrieval본 연구는 기존 Web Agent가 복잡하고 동적인 웹 환경에서 일반화된 지식의 한계로 인해 특정 도메인이나 새로운 인터페이스 적응에 실패하는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Web Agents#Online Skill Learning#Dynamic Retrieval#State-Grounded#Sequential Decision Making#Skill Library#LLM2026년 6월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Bridging the Agent-World Gap: Text World Models for LLM-based Agents본 논문은 LLM 기반 에이전트가 복잡하고 동적인 환경에서 환경 변화를 정확히 예측하지 못해 발생하는 Agent-World Gap 문제를 해결하고자 합니다.#Review#LLM-based Agents#World Models#Text World Models#Environment Interaction#Planning#Sequential Decision Making2026년 6월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] The Landscape of Agentic Reinforcement Learning for LLMs: A Survey본 설문조사는 LLM(Large Language Models)을 수동적인 시퀀스 생성기에서 자율적인 의사 결정 에이전트로 전환하는 Agentic RL(Agentic Reinforcement Learning) 패러다임의 등장을 탐구합니다.#Review#Agentic Reinforcement Learning#Large Language Models#LLM Agents#Sequential Decision Making#Policy Optimization#Tool Use#Dynamic Environments#Autonomous AI2025년 9월 3일댓글 수 로딩 중