[논문리뷰] Retrieval-Augmented Skill Optimization via Cross-Harness Adaptation본 논문은 기존의 Skill Optimization 방식들이 방대한 외부 지식 저장소를 활용하지 못하고, 오직 에이전트 자신의 Rollout 경험에만 의존하여 비용이 많이 드는 반복적 정교화 과정을 거친다는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Agent Skills#Skill Optimization#Retrieval-Augmented Generation#Cross-Harness Adaptation#Large Language Models#Execution Harness2026년 10월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] GraphSkillEvo: Evolutionary Optimization of Graph-Structured Agent Skills본 논문은 기존의 비구조적(Unstructured) natural-language 스킬 최적화 방식이 가진 근본적인 한계를 해결하고자 합니다. 기존 방식은 스킬을 단순 텍스트 지시사항으로 표현하여 명시적인 워크플로우 가이드가 부족하고, 결과적으로 에이전트가 상황에 맞는 적절한 단계를 식별하기 어렵게 만듭니다 .#Review#LLM Agents#Skill Optimization#Graph-Structured Skills#Evolutionary Computation#Agentic Workflows#Prompt Engineering2026년 9월 20일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] FRAUDSkill: Structured Frozen-Weight Skill Optimization for Audio Anti-Fraud Detection본 논문은 대규모 오디오-언어 모델을 활용한 오디오 anti-fraud 시스템이 실무 환경의 Predefined Label Ontology 및 Decision Protocol과 충돌하는 문제를 해결하고자 한다.#Review#Audio Anti-Fraud#Frozen-Weight Adaptation#Skill Optimization#Structured Prediction#Multi-path Inference2026년 9월 20일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] COBRA-Skills: Contextual Bandit-Guided Evolution for Agent Skill Optimization본 논문은 LLM 에이전트의 skill 최적화 과정에서 발생하는 과도한 평가 비용과 데이터 효율성 문제를 해결하는 데 집중합니다 .#Review#Agent Skills#Contextual Bandit#Evolutionary Optimization#Skill Optimization#Budgeted Optimization#LLM Agents#Procedural Knowledge2026년 9월 13일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SkillOpt-Lite: Better and Faster Agent Self-evolution via One Line of Vibe본 논문은 기존의 Agent Skill 최적화 프레임워크들이 과도하게 복잡해지고 있다는 점을 지적하며, 이론적·실증적으로 정당화 가능한 Minimal Viable Pipeline의 필요성을 제기합니다.#Review#Agent Self-evolution#Skill Optimization#Zeroth-Order Optimization#PAC-Learning#Harness Optimization#Minimal Viable Pipeline2026년 7월 7일댓글 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] MOCHA: Multi-Objective Chebyshev Annealing for Agent Skill Optimization본 논문은 LLM agent의 skill 최적화가 근본적으로 다목적(multi-objective) 문제임에도 불구하고, 기존 방식들이 이를 단일 목적 함수로 축소함으로써 발생하는 비효율성을 해결하고자 합니다.#Review#Multi-Objective Optimization#LLM Agents#Skill Optimization#Chebyshev Scalarization#Hypervolume#Prompt Engineering#Constraint Satisfaction2026년 5월 20일댓글 수 로딩 중