야오순위

야오순위(중국어: 姚顺雨, 영어: Shunyu Yao)는 언어 에이전트(Language Agent) 분야의 중국 출신 인공지능 연구자이자 컴퓨터 과학자이다. 칭화 대학교에서 야오반(姚班)을 졸업하고 프린스턴 대학교에서 컴퓨터 과학 박사 학위를 받았다. 2024년부터 OpenAI 연구원으로 활동하며 컴퓨터-사용 에이전트(Computer-Using Agent, CUA)와 딥 리서치(Deep Research) 등 최신 대규모 언어 모델 기반 에이전트 시스템 연구에 기여하였다.

 생애 
야오순위는 칭화 대학교 교차정보연구원(IIIS)의 야오반(姚班)을 졸업하였다. 이후 2019년부터 프린스턴 대학교에서 카르틱 나라시만(Karthik Narasimhan)의 지도를 받으며 연구를 진행했고, 2024년 5월 박사 학위를 취득하였다. 2024년부터 OpenAI 연구원으로 근무하며 에이전트 연구와 제품화 작업에 참여하였다.

2025년 9월 국내외 복수의 언론이 텐센트가 야오순위를 채용했다고 전했다.

 연구 
야오순위의 연구는 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 추론-행동 통합 및 에이전트형 시스템 구축에 중점을 둔다.

 레액트(ReAct): 언어 모델의 추론(reasoning)과 행동(acting)을 결합하여 지식 검색, 환경 상호작용 등에서 성능과 해석가능성을 개선하였다.
 사고의 나무(Tree of Thoughts): 복수의 사고 경로를 탐색·평가하는 방식으로 복합 문제 해결 성능을 향상시켰다.
 WebShop: 실제 전자상거래 환경을 기반으로 한 대규모 상호작용 벤치마크를 설계하였다.
 SWE-bench: 실세계 깃허브 이슈·PR을 기반으로 한 소프트웨어 엔지니어링 벤치마크를 공동 제안하였다.
 SWE-agent: LLM 에이전트가 코드 저장소 탐색, 파일 편집, 테스트 실행을 자율적으로 수행할 수 있도록 한 시스템을 제안하였다.
 τ-bench: 도구·사용자·에이전트의 상호작용을 평가하는 고객지원 시나리오 벤치마크를 개발하였다.

 수상 
 2024년 AAAI/ACM SIGAI 박사학위 논문상.

 주요 논문 
 Shunyu Yao 외, "ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models"(2022).
 Shunyu Yao 외, "Tree of Thoughts: Deliberate Problem Solving with Large Language Models"(2023).
 Shunyu Yao 외, "WebShop: Towards Scalable Real-World Web Interaction with Grounded Language Agents"(2022).
 Carlos E. Jimenez·John Yang·Alexander Wettig·Shunyu Yao 외, "SWE-bench: Can Language Models Resolve Real-World GitHub Issues?"(ICLR 2024).
 John Yang·Carlos E. Jimenez·Alexander Wettig·Shunyu Yao 외, "SWE-agent: Agent-Computer Interfaces Enable Automated Software Engineering"(NeurIPS 2024).
 Shunyu Yao·Noah Shinn·Pedram Razavi·Karthik Narasimhan, "τ-bench: A Benchmark for Tool-Agent-User Interaction in Real-World Domains"(ICLR 2025).

 각주 

 참고 문헌 
 Yao, Shunyu. Language Agents: From Next-Token Prediction to Digital Automation. Princeton, NJ: Princeton University, Department of Computer Science, 2024. （박사학위논문）

 외부 링크 
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