류웨이원

개요

류웨이원(Weiwen Liu)은 상하이자오퉁대학교 존홉크로프트센터와 APEX Data & Knowledge Management Lab의 테뉴어트랙 부교수입니다. 연구 주제는 능동적 AI 에이전트, 도구 지능(tool intelligence), 그리고 LLM 기반 추천 시스템입니다.

업적

대표 성과는 ToolACE 계열입니다. ToolACE는 함수 호출 학습 데이터를 합성하는 파이프라인으로, 실제 함수 호출 로그를 모으고 라벨링하는 일이 어렵다는 문제에서 출발했습니다. 기존 합성 파이프라인이 만든 데이터가 커버리지와 정확도 양쪽에서 부족하다는 진단이 이 연구의 전제였습니다. 이후 적응적 자기정제를 붙인 ToolACE-R, 다중 턴 상호작용을 다룬 ToolACE-MT로 갈라졌습니다.

What Makes Good Agentic Data - An ACE Lens on Data Generation for LLM Agents에서는 교신저자를 맡았습니다. ACE라는 이름이 ToolACE의 ACE와 겹치는 것은 우연이 아닙니다. 정확도와 다양성이 부족하다는 ToolACE의 문제의식을 도구 사용이라는 한 도메인에서 에이전트 데이터 전반으로 끌어올린 것이 이 서베이의 위치입니다. 자기 파이프라인이 서베이 본문 표에 대표 사례로 인용돼 있기도 합니다.

주요 논문

• What Makes Good Agentic Data? An ACE Lens on Data Generation for LLM Agents (arXiv:2608.27260, 2026) -- 교신저자
• ToolACE: Winning the Points of LLM Function Calling (arXiv:2409.00920, ICLR)
• ToolACE-R: Model-aware Iterative Training and Adaptive Refinement for Tool Learning (AAAI)