[논문리뷰] Judged Useless, Queried Anyway: Tool-Using Agents Rarely Turn Their Own Evidence Judgments into Stopping Decisions본 논문은 Tool-Using Agents가 도구의 정보가 쓸모없음을 인지하면서도 지속적으로 불필요한 검색을 수행하는 문제를 다룬다 . 저자들은 기존의 에이전트들이 정보를 올바르게 판단함에도 불구하고, 그 판단을 검색 중단이라는 행동으로 연결하지 못하는 현상을 지적한다.#Review#Tool-Using Agents#Sequential Decision Making#Search Failure#Evidence Integration#Stopping Policy#LLM2026년 10월 6일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Agentic Abstention: Do Agents Know When to Stop Instead of Act?본 논문은 LLM 기반 에이전트가 불가능하거나 모호한 작업을 수행할 때 무분별하게 액션을 지속하는 문제를 해결하고자 한다.#Review#Agentic Abstention#LLM Agents#Context Engineering#Sequential Decision Making#Tool Use#Timely Recall2026년 6월 29일댓글 수 로딩 중
[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