Agents-A1은 파라미터보다 에이전트의 horizon을 스케일링한다
Agents-A1은 Qwen3.5-35B-A3B 기반 35B MoE를 45K 토큰 장기 trajectory, knowledge-action graph, domain-routed on-policy distillation로 학습해 1T급 agent ben...
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#Agent Training
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NoisyAgent는 에이전트를 노이즈 속에서 학습시킨다
NoisyAgent는 user/tool noise를 agentic RL rollout에 통제적으로 주입해, 깨끗한 벤치마크 성능과 실제 환경 robustness 사이의 간극을 줄이려는 에이전트 학습 프레임워크다.
ProAct는 에이전트의 lookahead를 환경에 접지해 학습시킨다
ProAct는 LLM 에이전트의 내부 미래 시뮬레이션이 실제 환경과 어긋나는 simulation drift를 GLAD distillation과 MC-Critic 기반 RL로 줄이려는 agent lookahead 학습 프레임워크다.
MetaAgent-X는 자동 멀티 에이전트를 설계자와 실행자까지 함께 학습한다
arXiv 2605.14212는 자동 멀티 에이전트 시스템의 병목을 frozen executor ceiling으로 보고, Designer가 태스크별 MAS 스크립트를 만들고 Executor가 이를 실행하는 과정을 GRPO·계층적 rollout·stag...
SOD는 도구 사용 에이전트 증류를 step 단위로 조절한다
SOD는 tool-integrated reasoning에서 학생 모델의 잘못된 tool call이 만든 상태 드리프트를 step-level divergence로 감지하고, 온폴리시 증류 신호를 단계별로 재가중해 작은 Qwen3 에이전트의 수학·과학·코...
Agent Lightning은 에이전트 실행과 학습을 분리해 RL을 붙인다
Agent Lightning은 기존 LangChain·OpenAI Agents SDK·AutoGen 기반 에이전트를 거의 수정하지 않고도 강화학습으로 최적화할 수 있게 하며, 이를 위해 실행 궤적을 통합 인터페이스로 수집하고 Training-Agent...