# LLM 에이전트는 왜 과학적으로 추론하지 못할까? 최신 논문 3편으로 보는 한계와 대응최근 공개된 몇 편의 연구는 LLM 기반 에이전트가 실제 작업에서 왜 쉽게 흔들리는지를 서로 다른 각도에서 다룬다. 2026년 4월 arXiv에 올라온 「AI scientists produce results without reasoning scientifically」는 과학 연구를 수행하는 LLM 기반 시스템이 과학적 탐구를 가능하게 하는 인식론적 규범을 얼마나 따르는지 점검한다. 같은 시기 발표된 「ARES: Adaptive Red-Teaming and End-to-End Repair of Policy-Reward System」는 RLHF 기반 정렬에서 보상 모델이 안전성을 제대로 벌점화하지 못할 때 생기는 구조적..