# \#scribes **URL:** https://discuss.pytorch.kr/tag/scribes/8985.md [최신](https://discuss.pytorch.kr/latest.md) · [카테고리](https://discuss.pytorch.kr/categories.md) · [태그](https://discuss.pytorch.kr/tags.md) --- ## [\[2026/08/24 ~ 30\] 이번 주에 살펴볼 만한 AI/ML 논문 모음](https://discuss.pytorch.kr/t/2026-08-24-30-ai-ml/11764)
**Author:** [@9bow](https://discuss.pytorch.kr/u/9bow)\ **댓글:** 0\ **마지막 업데이트:** [8월 30, 2026, 10:00오후 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/2026-08-24-30-ai-ml/11764 "2026-08-30T22:00:33Z")
\[2026/08/24 ~ 30\] 이번 주에 살펴볼 만한 AI/ML 논문 모음 PyTorchKR​:fire::south\_korea: :thinking::thought\_balloon: 이번 주 선정된 10편의 논문들을 살펴본 결과, 다음과 같은 3가지 공통된 내용을 찾아볼 수 있었습니다: :one: 단발성 실행을 넘어선 "지속적 지식 축적 및 구조화된 메모리": 이번 주 논문들에서는 AI 에이전트가 1회성 작업을 넘어 장기적이고 복잡한 환경에서 활동하기 위해 기억과 지식을 체계적으로 관리하는 방향이 두드러졌습니다. WikiSkill은 에이전트의 과거 실행 경험을 위키(Wiki) 형태의 영속적 지식 베이스로 축적하여 모델 간 전이가 가능한 스킬로 진화시켰습니다. 또한 Compaction Cliff(Knowledge Triage)는 장기 실행 에이전트의 메모리 압축 과정에서 필수적인 안전 규칙이 유실되는 현상을 막기 위해 정보 유형별로 보존 정책을 분리했으며, Life-Bench는 단순 개념 인식을 넘어 다년간의 개인 라이프로그를 시공간 지식 그래프로 조직화했습니다. 이는 에이전트가 휘발성 메모리의 한계를 극복하고, 장기적 맥락을 유지하며 발전하는 지식 시스템으로 진화하고 있음을 보여줍니다. :two: "다중 에이전트(Multi-Agent) 시스템"의 집단 동역학과 취약성 실증: 개별 에이전트를 넘어 여러 에이전트가 상호작용하는 환경에서 발생하는 집단적 행동 양상과 구조적 위협을 분석한 연구들도 주목받았습니다. Physics of Agents는 1만 개 이상의 에이전트 커뮤니티 실험을 통해 통신 네트워크 내에서 합의나 양극화가 일어나는 과정을 통계역학 모델로 정식화하여 편향 증폭 메커니즘을 규명했습니다. 한편 Poisoning Agentic Alpha는 금융 트레이딩 다중 에이전트 시스템에서 오염된 적대적 신호가 통신망을 타고 최종 의사결정까지 전파되어 실질적 재정 손실을 유발할 수 있음을 블랙박스 환경에서 증명했습니다. 이러한 연구들은 다중 에이전트 시스템의 시…