[논문리뷰] SkillHone: A Harness for Continual Agent Skill Evolution Through Persistent Decision History본 논문은 에이전트의 스킬이 정적인 아티팩트로 취급되어 지속적인 환경 변화와 작업 배포 환경에서 유지보수가 어렵다는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Agent Skill#Continual Learning#Persistent Decision History#Skill Evolution#LLM Agent#Deep Research#Role-bounded Subagent2026년 6월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] VisualClaw: A Real-Time, Personalized Agent for the Physical World본 논문은 현재 VLM 기반 에이전트 배포의 세 가지 핵심 격차를 해결하고자 합니다 . 첫째, Dense Video Frame 처리에 따른 높은 Latency와 API 호출 비용 문제입니다. 둘째, 배포 후 에이전트의 구조(Scaffold)가 정적으로 고정되어 적응력이 떨어진다는 점입니다.#Review#Multimodal Agent#Vision Language Models#VisualClaw#Hybrid Encoding#Skill Evolution#Streaming Video#Agentic Benchmark2026년 6월 15일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Skill-3D: Evolving Scene-Aware Skills for Agentic 3D Spatial Reasoning본 논문은 기존 MLLM 기반 에이전트들이 3D 공간 추론 작업에서 장면의 특성을 무시하고 획일적인 툴 사용 전략을 취함으로써 성능이 저하되는 문제를 해결하고자 한다.#Review#Agentic AI#3D Spatial Reasoning#Scene-Aware Skills#Tool Learning#Skill Evolution2026년 6월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Bayesian-Agent: Posterior-Guided Skill Evolution for LLM Agent Harnesses본 논문은 기존의 heuristic한 방식이나 단순한 성공/실패 횟수에 의존하는 Agent Skill 업데이트가 비효율적이며, noisy한 편집으로 인해 오히려 성능 저하를 초래할 수 있다는 문제를 해결하고자 한다.#Review#LLM Agent#Bayesian Evidence#Skill Evolution#SOP#Harness Engineering#Posterior-Guided Optimization2026년 6월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] OpenSkill: Open-World Self-Evolution for LLM Agents본 논문은 LLM 에이전트가 배포 후 외부의 정답이나 지도 없이 스스로 학습할 수 있는 'Open-World Self-Evolution' 환경에서의 불확실성을 해결하고자 합니다 .#Review#Open-World Self-Evolution#LLM Agents#Supervision-Free#Skill Evolution#Virtual Verifier#Knowledge Acquisition#Model Transferability2026년 6월 7일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SkillGrad: Optimizing Agent Skills Like Gradient Descent본 논문은 LLM 에이전트의 도메인 적응력을 높이기 위한 Agent Skills가 흔히 불완전하거나, 시대에 뒤떨어지거나, 신뢰할 수 없다는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Agent Skills#Gradient Descent#Skill Evolution#LLM Agents#Procedural Knowledge#Structured Optimization#Textual Momentum2026년 5월 27일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SkillEvolBench: Benchmarking the Evolution from Episodic Experience to Procedural Skills본 논문은 LLM Agents가 실제 작업을 해결하면서 축적하는 풍부한 Episodic Experience가 재사용 가능한 Procedural Skills로 증류될 수 있는지 여부가 불분명하다는 핵심 문제를 제기한다.#Review#LLM Agents#Procedural Skills#Skill Formation#Episodic Experience#Benchmarking#Skill Evolution#Abstraction Bottleneck#Deployment Transfer2026년 5월 25일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SkillsVote: Lifecycle Governance of Agent Skills from Collection, Recommendation to Evolution본 연구는 대규모 오픈소스 Skill 생태계의 비정형성, 중복성, 품질 불균형 문제를 해결하고 에이전트의 효율적인 경험 재사용을 가능하게 하는 체계적인 거버넌스 프레임워크를 제안합니다.#Review#LLM Agents#Agent Skills#Lifecycle Governance#Skill Recommendation#Attribution#Skill Evolution2026년 5월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SkillClaw: Let Skills Evolve Collectively with Agentic Evolver본 연구는 다중 사용자 환경에서 발생한 대규모 상호작용 궤적을 중앙 집중적으로 수집하여 자율적으로 스킬을 개선하는 SkillClaw 프레임워크를 제안한다. 수집된 궤적은 스킬별로 그룹화되어 Agentic Evolver에 입력되며, 진화 엔진은 이를 바탕으로 스킬의 Refine, Create, Skip 여부를 결정한다.#Review#LLM Agents#Skill Evolution#Multi-user Ecosystem#Collective Learning#Agentic Evolver#Procedural Memory2026년 4월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Trace2Skill: Distill Trajectory-Local Lessons into Transferable Agent SkillsLarge Language Model (LLM) 기반의 Agent는 복잡한 태스크를 해결하기 위해 Domain-specific Skill에 대한 의존도가 높아지고 있습니다.#Review#LLM Agents#Skill Evolution#Trajectory Analysis#Inductive Reasoning#Transferable Skills#Conflict-Free Consolidation2026년 3월 29일댓글 수 로딩 중