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AI 에이전트를 도구에서 책임 있는 동료로 전환하기

에이전트 오케스트레이션, 협업, 역할과 에스컬레이션, 장기 실행과 인간 감독을 실제 운영 관점에서 살펴봅니다.

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평균은 맞는데 걸음은 흔들릴 때, 강조 학습을 다시 고정하는 법

평균 업데이트는 안정돼 보이는데 표본 경로는 고정된 걸음 크기에서 흔들리는 ETD의 틈을 두 상태 반례와 리아푸노프 부호로 짚고, 흔적은 그대로 둔 채 새는 상태에 신호를 담았다가 늦게 보정하는 RETD의 구조와 읽기 방식, 조건부 안정 결과와 만 번의 짝지은 실행을 따라간다.