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LLM 에이전트가 불명확한 지시에 대한 질문을 생성할 때 정보 이득을 정량화해 학습하면 도구 사용 성공률이 기준선 대비 3.7%p 향상된다는 연구 ...

Nous Research가 macOS·Windows·Linux를 지원하는 오픈소스 AI 에이전트 앱 헤르메스 데스크톱(Hermes Desktop)을 MIT 라이선스로 공개 베타 출시했다.

LLM과 자동 평가를 결합해 알고리즘·증명·설계를 탐색하는 AI 기반 연구 자동화 시스템을 구성 요소별로 분해·분석하는 GAMBLe 프레임워크가 arXiv에 발표됐다.

실제 웹사이트에서 온라인 다회전 강화학습으로 훈련한 OpenWebRL-4B가 Online-Mind2Web 67.0%, DeepShop 64.0% 성공률로 오픈소스 최고 성능을 달성했다.

추가 훈련 없이 LLM 에이전트의 도구 호출 일반화 성능을 높이는 경량 검증 스캐폴드 MAVEN이 arXiv에 발표됐다.

고정된 에이전트의 컨텍스트를 외부 LLM이 강화학습으로 관리하는 AdaCoM 기법이 arXiv에 공개됐다. 웹 검색·딥리서치 작업에서 성능을 끌어올린다.

LLM 에이전트의 자기진화 능력에서 '하네스 업데이트 능력'과 '업데이트된 하네스에서 이익을 얻는 능력'이 별개라는 연구가 공개됐다. 중간 성능 모델이 가장 큰 ...

전문가의 비정형 활동 기록을 분석해 LLM 에이전트가 사용 가능한 이식 가능한 스킬 패키지를 자동 생성하는 오픈소스 시스템이 공개됐다.