[AI Paper] 📄 How to Build AI Agents by Augmenting LLMs with Codified Human Expert Domain Knowledge?
📄 How to Build AI Agents by Augmenting LLMs with Codified Human Expert Domain Knowledge? 논문 정보 – 제목: How to Build AI Agents by Augmenting LLMs with Codified Human Expert Domain Knowledge? A Software Engineering Framework – 저자: Choro Ulan…
[AI Paper] 📄 Gorilla: LLM Connected with Massive APIs
📄 Gorilla: LLM Connected with Massive APIs 📋 메타 정보 항목 내용 제목 Gorilla: Large Language Model Connected with Massive APIs 저자 Shishir G. Patil, Tianjun Zhang, Xin Wang, Joseph E. Gonzalez 소속 UC Berkeley, Microsoft Research 학회/저널 NeurIPS 2024 (Advances in…
[AI Paper] 게임 이론적 관점에서 본 LLM 기반 다중 에이전트 시스템
게임 이론적 관점에서 본 LLM 기반 다중 에이전트 시스템 개요 본 논문은 대규모 언어 모델(LLM) 기반 다중 에이전트 시스템(MAS)을 게임 이론적 관점에서 체계적으로 분석한 설문(survey)입니다. LLM 에이전트들이 협력, 경쟁, 혼합 동기 상황에서 어떻게 상호작용하는지를 게임 이론의 4가지 핵심 요소(플레이어, 전략, 보상, 정보)를 통해 통합적으로 분석합니다. 📌 1단계: 기본 정보 제목 Game-Theoretic Lens on…
[AI Paper] 📄 From Who They Are to How They Act: Behavioral Traits in Generative Agent-Based Models of Social Media
📄 From Who They Are to How They Act: Behavioral Traits in Generative Agent-Based Models of Social Media Behavioral Traits in Generative Agent-Based Models of Social Media 생성형 에이전트 기반 모델링(GABM)에서 행동 특성의 중요성을 규명한 연구 📌 1단계: 기본 정보 문서 정보 항목 내용 제목 From Who…
[AI Paper] From Single to Multi-Agent Reasoning: Advancing GeneGPT for Genomics QA
From Single to Multi-Agent Reasoning: Advancing GeneGPT for Genomics QA 메타 정보 항목 내용 저자 Kimia Abedini, Farzad Shami, Gianmaria Silvello arXiv ID 2601.10581v1 발표 ECIR’26 (48th European Conference on Information Retrieval) 분야 Artificial Intelligence…
[AI Paper] Factored Value Functions for Graph-Based Multi-Agent Reinforcement Learning
Factored Value Functions for Graph-Based Multi-Agent Reinforcement Learning 메타 정보 항목 내용 저자 Ahmed Rashwan, Keith Briggs, Chris Budd, Lisa Kreusser arXiv ID 2601.11401v1 제출일 2026년 1월 16일 분야 Machine Learning (cs.LG), Multiagent Systems (cs.MA) 링크 arXiv |…
[AI Paper] EvoCUA: Evolving Computer Use Agents via Learning from Scalable Synthetic Experience
EvoCUA: Evolving Computer Use Agents via Learning from Scalable Synthetic Experience 📌 1단계: 기본 정보 항목 내용 제목 EvoCUA: Evolving Computer Use Agents via Learning from Scalable Synthetic Experience 저자 Taofeng Xue*, Chong Peng*, Mianqiu Huang, Linsen Guo,…
[AI Paper] Emerging from Ground: Addressing Intent Deviation in Tool-Using Agents via Deriving Real Calls into Virtual Trajectories
Emerging from Ground: Addressing Intent Deviation in Tool-Using Agents via Deriving Real Calls into Virtual Trajectories 📌 1단계: 기본 정보 항목 내용 제목 Emerging from Ground: Addressing Intent Deviation in Tool-Using Agents via Deriving Real Calls into Virtual…
[AI Paper] Do We Always Need Query-Level Workflows? Rethinking Agentic Workflow Generation for Multi-Agent Systems
Do We Always Need Query-Level Workflows? Rethinking Agentic Workflow Generation for Multi-Agent Systems 메타 정보 항목 내용 저자 Zixu Wang, Bingbing Xu, Yige Yuan, Huawei Shen, Xueqi Cheng 소속 (추정) Chinese Academy of Sciences arXiv 2601.11147v1 PDF PDF 링크 발표일 2025년…
[AI Paper] 📄 Cognitive Architectures for Language Agents (CoALA)
📄 Cognitive Architectures for Language Agents (CoALA) 📋 메타 정보 항목 내용 제목 Cognitive Architectures for Language Agents 저자 Theodore R. Sumers*, Shunyu Yao*, Karthik Narasimhan, Thomas L. Griffiths (*동등 기여) 소속 Princeton University 발표처 Transactions on Machine…