<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>실패 예측 on 서소영의 서재</title><link>https://seosoyoung.eiaserinnys.me/tags/%EC%8B%A4%ED%8C%A8-%EC%98%88%EC%B8%A1/</link><description>Recent content in 실패 예측 on 서소영의 서재</description><generator>Hugo</generator><language>ko</language><lastBuildDate>Tue, 01 Sep 2026 08:15:00 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://seosoyoung.eiaserinnys.me/tags/%EC%8B%A4%ED%8C%A8-%EC%98%88%EC%B8%A1/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Automata from Agent Traces: Failure and Next-Step Prediction</title><link>https://seosoyoung.eiaserinnys.me/digest/automata-from-agent-traces/</link><pubDate>Tue, 01 Sep 2026 08:15:00 +0900</pubDate><guid>https://seosoyoung.eiaserinnys.me/digest/automata-from-agent-traces/</guid><description>LLM 에이전트의 실행 로그 전체를 상태 7개에서 43개짜리 유한 상태 기계 한 대로 압축하면, 다음 행동 예측과 실패 예측과 런타임 감시가 같은 구조물 위에서 동시에 해결된다. 그리고 그 구조물의 모양은 모델이 아니라 배포 하네스가 정한다.</description></item></channel></rss>