[논문리뷰] ContinualSkillBench: Can LLM Agents Truly Evolve Their Capabilities?본 논문은 LLM 에이전트가 외부 스킬 라이브러리를 활용할 때, 자율적으로 자신의 스킬을 효과적으로 진화시키고 확장할 수 있는지에 대한 의문을 제기합니다.#Review#LLM Agents#Continual Learning#In-Context Learning#Skill Evolution#Agentic Benchmarking#Skill Library2026년 8월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] KnowAct-GUIClaw: Know Deeply, Act Perfectly, Personal GUI Assistant with Self-Evolving Memory and Skill본 논문은 기존의 OpenClaw 계열 에이전트가 GUI 환경에서의 복잡한 작업 자동화 시 겪는 구조적 한계를 해결하고자 합니다. 기존 방식은 플랫폼 간의 호환성이 부족하고, 지속적인 학습을 통한 성능 향상 메커니즘이 부재하여 다양한 기기 환경에 적응하기 어렵다는 문제점이 있습니다.#Review#GUI Agents#Personal Assistant#Self-Evolving Memory#Skill Library#Cross-Platform Interaction#POMDP#Task Decomposition2026년 7월 15일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] ASPIRE: Agentic /Skills Discovery for Robotics본 논문은 기존 로봇 제어 방식이 환경 변화나 실패 상황에서 경험을 누적하지 못하고 매번 초기화되는 문제를 해결하고자 합니다. 기존 연구(Baseline)는 태스크 단위의 coarse한 피드백에만 의존하여 실패 원인을 정확히 진단하기 어렵고, 발견된 해결책을 재사용할 수 없는 폐쇄적인 구조를 가집니다.#Review#Robotics#Code-as-Policy#Continual Learning#Skill Library#Evolutionary Search#Embodied AI2026년 7월 1일댓글 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] SkillOpt: Executive Strategy for Self-Evolving Agent Skills본 논문은 LLM 기반 에이전트가 복잡한 환경에서 스킬을 재사용할 때 발생하는 비효율성과 적응력 저하 문제를 해결합니다. 기존의 정적인 스킬 라이브러리는 에이전트의 다양한 상황 대응 능력을 제한하며, 스킬 간의 Dependencies를 고려하지 못한 실행은 성능 저하를 초래합니다.#Review#Self-Evolving Agent#Skill Optimization#Executive Strategy#Hierarchical Planning#Agentic Workflow#Skill Library2026년 5월 24일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Maestro: Reinforcement Learning to Orchestrate Hierarchical Model-Skill Ensembles본 논문은 현대 LLM 에이전트가 특정 도메인에 강점을 가진 다양한 전문가 모델과 모듈식 스킬을 효과적으로 활용하지 못하는 Coordination Bottleneck 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Reinforcement Learning#Multimodal Agent#Orchestration#Skill Library#Expert Models#Hierarchical Registry2026년 5월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Reinforcement Learning for Self-Improving Agent with Skill Library본 논문은 대규모 언어 모델(LLM) 기반 에이전트가 복잡한 환경에서 지속적으로 자체 개선하고 적응하는 데 어려움을 겪는 문제를 해결합니다.#Review#Reinforcement Learning (RL)#LLM Agents#Skill Library#Self-Improvement#Sequential Rollout#AppWorld dataset#GRPO2025년 12월 23일댓글 수 로딩 중