OpenClaw-Skill은 에이전트 스킬을 목록이 아니라 트리로 찾는다
arXiv 2606.16774는 여러 모델의 실행 궤적과 judge 평가를 결합해 전이 가능한 스킬 트리를 만들고, CSRL로 스킬 조건부 rollout을 비교 학습하는 OpenClaw-Skill을 제안한다.
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arXiv 2606.14249는 prompt·tool·memory·control flow를 typed harness primitive로 분리하고, AEGIS trace-driven evolution과 cross-...
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TIDE는 에이전트의 proactivity를 ‘하나의 추천’이 아니라 숨은 문제...
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Rafiee와 Sutton의 arXiv 2605.24238은 경험, 행동-지각 불가분성, 자율성, 체화라는 네 개념으로 LLM과 RL 이후의 에이전트 설계를 재해석한다.
AutoResearchClaw는 자동 연구를 실패에서 배우는 에이전트 루프로 바...
arXiv 2605.20025는 AutoResearchClaw를 multi-agent debate, self-healing execution, verified result registry, HITL co-pilo...
Anthropic의 effective agent 원칙은 ‘더 자율적인 모델’보다...
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Hugging Face Open Agent Ecosystem은 에이전트가 모델을...
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OptiLLM은 추론 시간 최적화를 OpenAI 호환 프록시로 묶는다
OptiLLM은 Best-of-N, MoA, MCTS, CePO, MARS 같은 inference-time 기법을 OpenAI 호환 프록시 뒤에 묶어, 모델 재학습 없이 더 많은 추론 계산으로 정확도와 운영 유연...
Reinforced Agent는 툴 호출을 실행 전에 한 번 더 검토하는 실용적...
Reinforced Agent 논문은 툴 호출 에이전트의 오류를 사후 복구가 아니라 실행 전 리뷰 문제로 바꾸고, Helpfulness-Harmfulness 지표로 reviewer agent가 실제로 도움이 되는...