# LLM 에이전트의 기억, 협상, 그리고 구조적 실패를 다룬 최신 논문들최근 arXiv에는 LLM 에이전트의 성능 자체보다, 실제 작업에서 왜 같은 실패를 반복하는지에 초점을 둔 논문들이 이어지고 있다. ANNEAL은 에이전트가 작업을 수행하는 심볼릭 구조 자체를 고치려는 접근을 제안하고, 협상 연구는 상대의 선호를 파악하는 능력과 실제로 유리한 제안을 만드는 전략 능력을 구분한다. 또 다른 연구는 장기 상호작용에서 쓰이는 메모리 요약이 안전성 문제를 가릴 수 있다고 지적하며, buddyMe 분석은 생성-평가, ReAct, 메모리 기반 상호작용 같은 여러 패러다임을 하나의 구조 안에서 살펴본다. 네 편 모두 2026년 5월 arXiv에 공개된 논문으로, LLM 에이전트의 실패를 어디에서 봐야 하는지 서..