스탠포드 대학교, SambaNova Systems, UC 버클리의 연구진은 ACE(Agentic Context Engineering) 프레임워크를 소개했습니다. 이 프레임워크는 언어 모델의 성능을 향상시키는데 기존 방식인 모델 가중치 조정이 아닌 입력 컨텍스트의 편집과 확장을 통해 작동합니다. ACE는 컨텍스트를 살아있는 “플레이북”으로 취급하며 Generator, Reflector, Curator 세 가지 역할에 의해 유지됩니다. 작은 델타 항목이 점진적으로 병합되어 간결성 편향을 피하고 모델의 성능을 향상시킵니다. 더 자세한 내용은 링크를 참고하세요.

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