[논문리뷰] A self-learning scientific agent for X-ray diffraction본 논문은 X-ray 회절 분석에서 발생하는 구조 해석의 불확실성과 분석 경험의 단절 문제를 해결하기 위해 고안되었다 . 기존의 데이터 기반 머신러닝 방법들은 개별 샘플 해석에는 성공하더라도, 분석 과정에서 발생한 실패 사례나 전문가의 수정 사항을 다음 분석으로 전이하는 학습 구조가 부족하다는 한계가 있다.#Review#Scientific Agent#X-ray Diffraction#Self-learning#Workflow Optimization#Phase Identification#Materials Informatics2026년 10월 7일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Evaluating Temporal Semantic Caching and Workflow Optimization in Agentic Plan-Execute Pipelines본 논문은 산업 자산 운영(Asset Operations) 분야의 에이전트 파이프라인이 겪는 높은 대기 시간과 기존 캐싱 기법의 한계 문제를 해결합니다.#Review#Agentic Pipeline#Model Context Protocol#Temporal Semantic Caching#Workflow Optimization#Industrial Asset Operations#Latency Reduction2026년 5월 20일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] From Static Templates to Dynamic Runtime Graphs: A Survey of Workflow Optimization for LLM AgentsLLM 기반 시스템은 단일 프롬프트에 응답하는 단순한 챗봇을 넘어, LLM 호출, 정보 검색, 툴 사용, 코드 실행, 메모리 업데이트 및 검증을 통합하는 실행 가능한 워크플로를 구성하여 태스크를 해결하는 방식으로 발전하고 있습니다.#Review#LLM Agents#Workflow Optimization#Agentic Computation Graphs (ACGs)#Static Optimization#Dynamic Optimization#Runtime Adaptation#Evaluation Protocol#Feedback Signals2026년 3월 24일댓글 수 로딩 중