AI 에이전트

SKT는 언어모델 에이전트가 재사용 가능한 스킬을 더 잘 찾고, 적용하고, 조합하도록 돕는 검증형 데이터 합성 파이프라인이다. 공개 스킬을 바탕으로 실행 가능한 과제와 궤적을 만들고, 검증을 통과한 데이터만 학습에 활용한다.

Mu는 검색, 뉴스, 메일, 날씨, 파일, 캘린더 같은 기능을 AI Agent가 하나의 MCP 엔드포인트로 사용할 수 있게 하는 오픈소스 프로젝트입니다. 단순 API 래퍼가 아니라 자체 서비스와 셀프호스팅 가능한 구조를 강조합니다.

Beacon은 에이전트형 시각 추론에서 도구를 더 많이 쓰는 것보다, 언제 필요하고 실제로 도움이 되는지를 판단하는 능력에 초점을 맞춘다. 이는 멀티모달 에이전트 평가의 기준을 한 단계 더 세밀하게 만든다.

Microsoft Research의 Echoverse는 겉모습만 닮은 모의 웹사이트가 아니라, 상태와 행동 로직을 가진 합성 애플리케이션에서 컴퓨터 사용 에이전트를 훈련시키는 접근이다. 채점된 실행 기록을 환경 수정과 모델 학습에 동시에 활용한다.

Qwen-UI-Agent는 모바일, 데스크톱, 브라우저, DeepSearch 환경을 하나의 GUI 에이전트 체계로 통합하려는 기술 보고서다. 핵심은 단순한 클릭 자동화가 아니라 실제 기기에서 긴 작업 흐름을 안정적으로 수행하는 능력이다.

Meta는 개인 AI 에이전트를 차세대 제품과 수익의 기반으로 제시하고 있다. 마크 저커버그는 5년 안에 수십억 명이 자신의 목표를 이해하고 대신 일하는 AI 에이전트를 갖게 될 수 있다고 말했다.

Google이 Gemini API의 Managed Agents에 Gemini 3.6 Flash 기본 적용, 환경 hooks, 토큰 예산 제한, 예약 실행, 무료 티어 지원을 추가했다.

Perplexity가 에이전트형 도구 Personal Computer를 Windows로 확장했다. 이 도구는 로컬 파일, Microsoft 365, Teams, 웹을 넘나들며 업무를 수행하는 데 초점을 맞춘다.

StateAct는 컴퓨터 사용 에이전트의 중심을 스크린샷에서 파일, 백엔드, DOM 같은 프로그램 상태로 옮긴다. 시각적 상호작용이 필요한 경우에만 GUI 하위 에이전트를 호출해 성능과 비용 효율을 함께 개선했다.

Multi-Head Latent Control은 고정된 LLM/VLM의 은닉 상태 궤적을 읽어 추론 시점의 제어 신호를 만드는 경량 방법이다. 입력 기반 라우팅이나 외부 오케스트레이션에만 의존하지 않고, 답변·질문 재확인·도구 사용·기권·상위 모델 위임을 예측한다.

마이크로소프트가 취약점 탐지와 분석, 수정 지원을 위한 MAI-Cyber-1-Flash와 Project Perception을 공개했다. 회사는 경쟁 플랫폼보다 낮은 비용과 높은 성능을 내세우지만, AI 보안 에이전트의 통제 문제는 여전히 남아 있다.

마이크로소프트 CEO 사티아 나델라는 기업이 데이터, 프롬프트, 맥락, 메모리, 에이전트 도구를 단일 AI 모델 제공사에 넘기는 것은 스스로의 사고 능력을 외주화하는 일이라고 경고했다. 해법은 AI 게이트웨이, 멀티모델 전략, 자체 통제 가능한 인프라에 있다.

마이크로소프트가 사이버 보안 전용 모델 MAI-Cyber-1-Flash와 에이전트 기반 보안 플랫폼 Perception을 공개했다.

Cursor는 835쪽짜리 SQLite 매뉴얼만 제공한 에이전트 군집으로 Rust 기반 데이터베이스 엔진을 구현하게 했다. 더 중요한 결과는 구현 자체보다, 계획자와 실행자를 나눴을 때 비용과 품질이 어떻게 달라졌는가다.

AWS가 AWS Labs를 통해 오픈소스 참고 플랫폼 Loom을 공개했다. Loom은 기업 규모에서 AI 에이전트의 신원 전파, 권한 제어, 배포, 등록, 승인 흐름을 어떻게 설계할 수 있는지 보여준다.

앤드류 응이 공개한 OpenWorker는 대화에 머무르지 않고 실제 업무 결과물을 만들도록 설계된 데스크톱 AI 에이전트다. 오픈소스, 로컬 우선, 프라이버시 보호, 모델 독립성을 핵심 가치로 내세운다.

베이징 산업 세션은 AI가 영상 제작, 상업 디자인, 3D 가상 세트에 투입되는 모습을 보여줬다. 항저우 학술 세션은 진정한 자기 진화형 에이전트가 아직 초기 단계라고 진단했다.

AREX는 복수의 제약을 만족해야 하는 딥 리서치 과제에서 임시 답변을 제약별로 감사하고, 미해결 항목을 다음 조사로 연결하는 자기개선형 에이전트 프레임워크다.

OpenForgeRL은 Codex, OpenClaw 같은 복잡한 추론 harness를 기존 오픈 RL 훈련 스택과 연결하려는 프레임워크입니다. 경량 프록시와 Kubernetes 기반 rollout 분리를 통해 실제 배포 환경에 가까운 조건에서 Agent를 학습시킵니다.

NVIDIA Labs가 제안한 NOOA는 AI 에이전트 개발을 Python 객체지향 프로그래밍 모델에 맞춰 단순화하려는 프레임워크다. 메서드는 행동, 필드는 상태, docstring은 프롬프트, 타입 주석은 계약으로 사용된다.

Meta가 자사 AI 챗봇을 질문 답변과 이미지 생성 중심에서 생산성형 개인 비서로 확장하고 있다. 이번 업데이트에는 캘린더 기반 일일 브리핑, 이벤트 계획, 반복 작업, 진행 중 방향을 조정할 수 있는 리서치 기능이 포함된다.