논문해외
Agent-R^2: 실소스 데이터 합성 기반 생산성 업무용 에이전트 확장
원제 · Agent-R^2: Scaling Agents for Realistic Productivity Work via Real-Source Data Synthesis
HF Daily Papers
LLM은 에이전트 추론에서 발전했으나, 기존 에이전트는 장기 호흡이 필요한 실제 생산성 작업 완수에 여전히 어려움을 겪고 있다.
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Large language models have made rapid progress in agentic reasoning and tool use, raising expectations for agents that can take over realistic productivity work from humans.
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