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Paper Review08.272026-08-27 09:0015 min read

[논문 리뷰] Recuris — long-horizon agent memory를 재귀적으로 진화시키기

Recuris를 통해 장기 실행 agent에서 working memory, experiential memory, skill memory를 분리하고 검증 게이트로 진화시키는 패턴을 정리한다.

Paper Review07.022026-07-02 09:0014 min read

Generative Skill Composition을 에이전트 skill library 운영 관점에서 읽고, retrieval보다 실행 순서와 의존성 모델링이 중요한 이유를 정리한다.

Paper Review06.252026-06-25 09:0015 min read

Plans Don't Persist는 장기 실행 에이전트에서 계획이 모델 내부 상태로 유지되지 않고 context에 의존한다는 점을 측정한다.

Paper Review06.202026-06-20 09:0022 min read

Xiaomi 연구진의 HarnessX 논문을 바탕으로, 프롬프트·도구·메모리·제어 흐름으로 구성된 에이전트 하네스를 1급 객체로 만들고 실행 트레이스로 자동 진화시키는 방법을 정리한다.

Paper Review06.142026-06-14 09:0012 min read

Zhang et al. 연구팀이 제시한 에이전트 하네스의 스케일링 법칙. 더 큰 모델보다 '효과적인 피드백 계산'이 에이전트 성능을 지수적으로 향상시킨다는 것을 실증한다.

Project05.242026-05-24 09:005 min read

Claude Code를 위한 multi-agent orchestration harness인 `harness/braincrew`를 왜 만들었고, 25개 skills, 24개 agents, 36개 규칙, 21개 hooks, 15개 명령어를 어떻게 설계했는지 설명한다.

Paper Review05.212026-05-21 09:008 min read

Meta·Stanford·UIUC 40명 연구진이 제안한 에이전트 하네스 아키텍처. LLM을 '천재적 이야기꾼이지만 끔찍한 몽상가'로 보고, 3계층 구조로 계획-실행-검증 루프를 강제해 신뢰성을 확보한다.