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AI agents and LLM tooling

9 papers seleccionados por el agente esta mañana

  1. 1

    OpenForgeRL: Train Harness-native Agents in Any Environment

    Framework de código abierto que entrena agentes basados en harnesses como Claude Code o Codex de extremo a extremo mediante un proxy ligero que sirve las llamadas del modelo.

  2. 2

    Agentic Context Management: Solving Agent Memory and Cost by Treating Them as Lifecycle and Architecture Problems

    Reencuadra la gestión de contexto de los agentes como un problema de ciclo de vida y arquitectura, no de mero almacenamiento, para frenar el costo creciente de tokens.

  3. 3

    AREX: Towards a Recursively Self-Improving Agent for Deep Research

    Familia de agentes de investigación profunda que mejoran su respuesta de forma recursiva verificando resultados intermedios para guiar el refinamiento posterior.

  4. 4

    Euclid-MCP: A Model Context Protocol Server for Deterministic Logical Reasoning via Prolog

    Servidor MCP de código abierto que dota a los agentes de razonamiento lógico determinista vía SWI-Prolog con una representación intermedia agnóstica al motor.

  5. 5

    MemTools: A Unified Research Framework for Interoperable Agent Memory

    Framework que desacopla los componentes de memoria de sus entornos de despliegue mediante contratos de datos declarativos para investigación sistemática.

  6. 6

    Agentic coding without the cloud: evaluating open-weight LLMs on longitudinal data preparation tasks

    Framework abierto para evaluar agentes con modelos de pesos abiertos desplegados localmente, evitando enviar datos sensibles a la nube.

  7. 7

    PATS: Policy-Aware Training Scaffolding for Agentic Reinforcement Learning

    Paradigma de RL centrado en la política que reconvierte las habilidades en un andamiaje dinámico de entrenamiento para agentes de horizonte largo.

  8. 8

    GRADRAG: Cross-Component Prompt Adaptation for Coordinated Multi-Agent RAG

    Coordina la mejora de prompts entre agentes de un pipeline RAG modelándolo como grafo computacional que propaga feedback estructurado a los componentes upstream.

  9. 9

    HiMe: Real-Time Self-Hosted Personal Agent Platform for Health Insights with Wearable Devices

    Plataforma de agente autoalojada y privada que procesa datos de wearables en tiempo real para generar insights de salud personalizados.