ACC: 장문 맥락 학습을 위한 에이전트 궤적 컴파일

연구진은 다중 턴 에이전트 궤적을 장문 맥락 QA 데이터로 바꾸는 Agent Context Compilation(ACC)을 제안했다.

ACC는 검색, 코딩, 데이터베이스 에이전트의 기록을 모아 여러 턴에 흩어진 근거를 직접 학습하게 한다.

이 방법은 장거리 의존성 벤치마크와 먼 맥락 통합 과제에서 성능을 크게 높였다.

동시에 일반 모델 능력은 유지해, 에이전트 미세조정의 핵심 학습 공백을 메운다.