ABLE

AI 연구연구 프리프린트

ReTerm, 터미널 에이전트의 실패 상태에서 복구 학습

편집 중요도 4/5코딩 에이전트오류 복구연구 평가
원문 읽기 · arxiv.org ↗(새 탭에서 열림)

터미널 에이전트가 실패한 상태를 남기고 여러 복구 시도를 평가해 학습한다.

배경과 변화

  • 터미널 에이전트가 실패한 상태를 남기고 여러 복구 시도를 평가해 학습한다.
  • 실패 상태에서 독립 복구 실행을 갈라 최종 성공 여부를 강화학습 신호로 쓴다.

근거와 결과

  • 9B 모델은 Terminal-Bench 2.0 Pass@1 34.8%로 기본 모델보다 14.6점 높았고 SWE-bench Verified에서 58.4%를 보고했다.

적용 조건

  • 특정 모델과 벤치마크의 실험이다. 실제 운영 환경에서 오류 후 안전한 복구와 비용을 보장하지 않는다.

함께 확인할 조건

  • 특정 모델과 벤치마크의 실험이다. 실제 운영 환경에서 오류 후 안전한 복구와 비용을 보장하지 않는다.

출처와 편집 기준

arxiv.org · 연구 프리프린트 · 검수 2026.10.18 (KST)

요약은 원문의 핵심을 정리했으며, 커머스 인사이트는 편집 해석이다.