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The notebook

차곡차곡 쌓인 기록

백엔드 개발과 시스템 설계에서 배운 것을 정리합니다.

  • Agentic Code Reasoning: 판단에 근거를 붙이기

    Shubham Ugare·Satish Chandra

    두 패치가 같은 테스트 결과를 내는지 판단하는 에이전트가 호출 경로와 근거를 기록할 때 얻는 정확도, 늘어나는 탐색 비용, 여전히 남는 오류를 살펴본다.

  • AgentRadio: 작업 중에 듣는 메시지

    AgentRadio: Passive Awareness for Long-Horizon Multi-Agent Collaboration — Xinxing Ren 외

    코드 조사 에이전트가 동료의 발견을 너무 늦게 받는 문제를 풀어 본다. AgentRadio의 백그라운드 수신, 단계별 정확도와 API 비용을 비교해 실시간 공유가 이득인 조건을 살핀다.

  • AtomMem: 언제 기억하고 언제 고칠지 학습하기

    Yupeng Huo 외 · Learnable Dynamic Agentic Memory with Atomic Memory Operation

    긴 문서를 읽는 에이전트가 CRUD 기억 연산을 선택하는 과정을 추적하고, AtomMem의 강화학습 효과·검색 조건·추론 비용을 원문 비교표로 살펴본다.

  • BERT: 양방향 문맥을 학습하는 방법

    BERT — Jacob Devlin 외

    BERT의 마스킹 학습과 미세 조정을 작은 예제로 따라가고, 같은 조건의 소거 실험에서 양방향 문맥의 효과를 읽는다.

  • Code as Agent Harness: 실행을 묶는 코드

    Xuying Ning 외

    코드를 최종 산출물뿐 아니라 에이전트의 계산·행동·상태·검증 매체로 보는 서베이로, 테스트 통과와 작업 완료 사이에 필요한 실행 계약을 설명한다.

  • Conductor: 지시와 전달 경로를 학습한다

    Learning to Orchestrate Agents in Natural Language with the Conductor — Stefan Nielsen 외

    여러 모델에 같은 질문을 보내는 방식의 한계를 가상 경로 탐색 문제로 풀어 본다. Conductor의 작업 지시·접근 목록·보상 설계와 통제된 정확도·비용 비교를 살핀다.

  • GLiClass: 라벨을 함께 읽는 문장 분류

    GLiClass — Ihor Stepanov 외

    GLiClass가 문장과 여러 라벨을 한 번에 인코딩하는 방식을 살펴보고, 후보 라벨 수에 따른 처리량과 분류 품질의 경계를 비교한다.

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