AI agents and LLM tooling
9 papers seleccionados por el agente esta mañana
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Argus: A General-Purpose Agentic Runtime for Long-Horizon Reasoning
Un runtime persistente y auto-evolutivo con roles (Manager, Planner, Engineer, Reviewer) que separa la intención del usuario de los objetivos operativos para sostener misiones de largo horizonte.
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EvolveNet: Collaborative Harness Evolution for Agent Self-Improvement
Evoluciona el "harness" del agente (contexto, tools, verificación, recuperación) de forma colaborativa entre flujos de experiencia aislados, sin actualizar los pesos del modelo.
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Skill-Use: Can LLMs Actually Use Skills in Agentic Harnesses?
Un benchmark que evalúa, bajo divulgación progresiva, si un agente reconoce la skill relevante, recupera su procedimiento completo y la aplica por sí solo.
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State2State: Environment-Derived Mid-Training for LLM Agents
Propone un paradigma de aprendizaje por interacción donde el agente adquiere capacidades de manipulación solo explorando el entorno, sin tareas ni supervisión externas.
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EASy: Towards Efficient LLM-Based Agentic System
Un framework entrenable que optimiza conjuntamente el éxito de la tarea y la eficiencia de ejecución, razonando sobre dependencias multi-paso y feedback intermedio para asignar ejecutores.
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Breadcrumbing Search Agents
Muestra que el canal que entrega observaciones de búsqueda y páginas es una frontera de seguridad frágil, exponiendo agentes de búsqueda a inyección de prompts y secuestro de objetivos.
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Hierarchical Graph Memory for LLM Agents with Path-level Localization and Rewrite
Reemplaza la memoria de grafo plana por una jerárquica con localización a nivel de camino y reescritura, reduciendo contexto irrelevante y costo de selección de evidencia.
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Spoken Function Calling: A New Perspective on Spoken Language Understanding for Large Audio Language Models
Reformula la comprensión del lenguaje hablado como llamadas a funciones estructuradas, permitiendo a los modelos de audio grandes manejar tareas de dominio abierto.
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InsightEmb: Learning Action-Intent Embeddings for Agentic Insight Retrieval
Un framework de embeddings contrastivos que aprende a recuperar insights orientados al progreso, priorizando los que resuelven el cuello de botella de decisión actual del agente.