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https://arxiv.org/pdf/2609.04148
2026.9.3
[Terminal-Universe: Turning Agent Trajectories into Scalable Terminal Environments]
Terminal-Universe는 고정된 기록에 불과했던 인공지능 에이전트의 실행 궤적(Trajectories)을 다시 활용 가능한 실행 환경(Environments)으로 복원하는 혁신적인 프레임워크를 제안합니다. 이 시스템은 에이전트가 남긴 도구 사용 기록을 바탕으로 파일 시스템을 재구성하는 결정론적 재생(Deterministic Replay)과 부족한 맥락을 보완하는 에이전트 기반 완성(Agentic Completion) 과정을 거쳐 실제 동작하는 워크스페이스를 구축합니다. 이렇게 복원된 환경은 단순한 복제를 넘어 교차 워크스페이스(Cross-WS)로의 확장성과 다회차 대화(Multi-Round)를 통한 깊이 있는 상호작용을 제공하여 새로운 학습 데이터를 생성하는 기반이 됩니다. 결과적으로 이 연구는 환경 구축의 비용 문제를 해결하며, Qwen3.5 모델의 성능을 대폭 향상시킴으로써 검증 가능한 코딩 에이전트 학습의 새로운 규모 확장 가능성을 증명했습니다.




















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