Enactive AI는 에이전트를 ‘세계와 맞물려 배우는 시스템’으로 다시 묻는...
Rafiee와 Sutton의 arXiv 2605.24238은 경험, 행동-지각 불가분성, 자율성, 체화라는 네 개념으로 LLM과 RL 이후의 에이전트 설계를 재해석한다.
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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...
Barry Zhang의 AI Engineer 발표는 Anthropic의 Building Effective Agents 글을 바탕으로, 에이전트를 모든 문제에 붙이는 대신 복잡도·가치·검증 가능성·오류 비용을 따지...
Hugging Face Open Agent Ecosystem은 에이전트가 모델을...
Merve Noyan의 AI Engineer 발표는 Hugging Face Hub가 모델 저장소를 넘어, 오픈 모델 탐색·Inference Providers·traces·skills·MCP·Jobs를 묶어 에이전...
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...
Hermes Agent Self-Evolution은 에이전트 스킬을 자동으로 진...
NousResearch의 별도 저장소는 DSPy+GEPA로 Hermes Agent의 SKILL.md, 도구 설명, 시스템 프롬프트를 평가 가능한 변종으로 만들고, 작은 Phase 1 검증을 통해 자동 스킬 개선...