개요

에이전트 개발을 위해 반드시 읽어야 할 핵심 논문들은 다음과 같습니다. 이는 2025년을 기준으로 최신 연구 동향과 중요한 패러다임 변화를 다룹니다.

  • AI Agents: Evolution, Architecture, and Real-World Applications: AI 에이전트의 역사적 진화, 아키텍처, 실제 응용 사례를 포괄적으로 정리한 52페이지짜리 서베이 논문으로, LLM 기반 에이전트의 구조적 한계와 평가 프레임워크를 다룹니다. https://arxiv.org/abs/2503.12687
  • A Comprehensive Survey of Self-Evolving AI Agents: 자기진화형(Self-Evolving) 에이전트 시스템 개념을 제시한 핵심 논문으로, 상호작용 데이터와 환경 피드백을 통해 스스로 학습·개선하는 메커니즘을 정리했습니다. 특히 “지속적으로 적응하는 생애형(Lifelong) 에이전트”라는 개념을 정립합니다. https://arxiv.org/abs/2508.07407
  • Agent AI: Surveying the Horizons of Multimodal Interaction: 에이전트를 다중모달(언어+시각+환경) 상호작용 시스템으로 정의하고, 인식·이해·행동의 통합 구조를 이론적으로 구성한 논문입니다. 멀티모달 에이전트 개발자에게 강력히 추천됩니다. https://arxiv.org/abs/2401.03568
  • Beyond Browsing: API-Based Web Agents: 웹 브라우징 에이전트의 한계를 넘어 API 호출과 외부 툴을 결합한 하이브리드 웹 에이전트 설계를 제시합니다. 실제 도구 연동과 자동화 시스템 구축의 기초로 유용합니다. https://arxiv.org/abs/2410.16464​
  • Multi-Agent Collaboration Mechanisms: 복수의 에이전트 간 협력 전략을 다룬 논문으로, 상호 시뮬레이션과 그래프 기반 상호작용을 통한 협력 구조를 제시합니다. 멀티에이전트 환경을 설계하는 개발자에게 필독 논문입니다.​ https://arxiv.org/abs/2501.06322
  • Governing AI Agents: AI 에이전트의 제어·통제·법적 책임 문제를 기술적 관점에서 다룬 연구입니다. 정보 비대칭, 자율 결정의 문제 해결을 위한 정책 및 기술적 프레임워크를 제안합니다.​ https://arxiv.org/abs/2501.07913

읽기 우선순위 제안

카테고리권장 논문핵심 주제
기본 아키텍처 이해AI Agents: Evolution, Architecture, and Real-World Applications구조·역사·응용
자가 학습/진화형A Comprehensive Survey of Self-Evolving AI Agents자기개선, 장기 적응성
멀티모달 상호작용Agent AI: Surveying the Horizons of Multimodal Interaction시각·언어 융합
실제 구현 API-Based Web Agents브라우징·API통합
협력적 에이전트Multi-Agent Collaboration Mechanisms협력, 시뮬레이션 구조
안전성과 거버넌스Governing AI Agents통제, 윤리, 책임

이 여섯 편을 모두 읽으면, Agent 개발자에게 필요한 지능 아키텍처, 자기진화, 협력 시스템, 안전 거버넌스까지의 전체 스펙트럼을 이해할 수 있습니다.

참고