AI 에이전트
AI 에이전트는 목표를 받아 스스로 계획을 세우고 도구를 호출해 작업을 끝까지 수행하는 시스템이다. 단발 응답형 챗봇과 달리 다단계 추론·실행·재시도 루프를 돈다. 코드 작성, 리서치, 운영 자동화에 실제 투입되며 권한과 검증 설계가 성패를 가른다.
DeepSeek, 슈퍼 에이전트 설계 탐구: 더 자율적인 에이전트 시스템을 향하여
DeepSeek Harness가 X에 올린 글 「Exploring Super-agent Design: Towards a More Autonomous Agent System」이 r/LocalLLaMA에 공유되었다. 글에서 다루는 설계 일부는 GitHub의 dsh-superagent-prototype에 구현되어 있다. 해당 플러그인은 기술적 접근을 검증하기 위한 프로토타입이며, 공식 DeepSeek 제품이 아니라고 명시되어 있다. 기사 본문과 설명 외에 구체적인 아키텍처 세부 사항, 성능 수치, 평가 결과는 확인되지 않는다.
Worldwide Express, Amazon Bedrock 기반 멀티 에이전트로 화물 청구 예외 자동 처리
Worldwide Express는 AWS, LTM과 함께 Amazon Bedrock 기반 멀티 에이전트 솔루션을 만들어 운송관리시스템 SpeedShip에 연결했다. 도입 6개월 후 활성 예외 75% 감소, 현금화 기간 4주 단축, 연간 100만 달러 절감, 일회성 1,000만 달러 잉여현금흐름 증가를 보고했다. 기존에는 LTL 화물 송장의 약 14%가 발주서·입고 기록·운송사 청구서의 3-way 매칭에 실패했고, 담당자가 운송사마다 다른 규정을 확인하며 이메일로 이의를 제기하고 답변을 기다린 뒤 TMS에서 처리하는 5단계 수작업을 거쳤다. 이 솔루션은 송장 예외가 감지되면 Invoice Matching Agent, Pricing Variance Agent, Accessorial Validation Agent 중 하나로 라우팅한다. 각 에이전트는 운송사별 지식 기반과 요금 규정을 조회한 뒤 판단을 내리고, 해결 결과를 평이한 언어로 기록한다. 에이전트는 SpeedShip의 분석가용 API와 같은 엔드포인트를 사용하므로 담당자가 보는 계약 요금, 배송 세부 정보, 배송 증빙을 동일하게 확인한다. 오케스트레이션은 Amazon EC2 위에 구축되고 추론은 Amazon Bedrock이 담당한다. 기사는 2025년 6월 AWS Business Transformation & Value Advisory 팀의 평가로 Order-to-Cash 전 과정에서 19개 자동화 기회를 찾은 뒤 6개월 안에 운영 단계에 도달했다고 밝혔다.
Arca, 장기 금융 업무에 에이전트 활용: 에이전트가 사람에게 프롬프트를 주는 구조
Arca는 자산관리 업무의 대부분 백그라운드 작업을 에이전트가 처리하고, 최종 결정은 사람 어드바이저가 내리도록 설계했다고 밝혔다. 금융 업무는 최대 10일이 걸리는 장기 작업이라 클라이언트별 내부 메모리 시스템과 안전장치가 함께 필요하다는 점에서 주목할 만하다. Arca는 클라이언트별로 지속되는 내부 메모리 시스템을 구축해, 지금까지 진행된 일, 다음에 추적할 항목, 즉시 필요한 조치와 담당자를 에이전트가 기록하도록 했다. 주 모델 제공자는 Anthropic의 Claude이며, 내부 벤치마크를 기준으로 작업마다 최적의 모델을 자동 선택하는 자체 하네스를 운영한다. 거래와 자금 이동은 사람 어드바이저가 처리하고, 에이전트의 권한은 분석과 해결안 제안으로 제한된다. 안전 제약은 결정론적으로 구현되어 에이전트가 판단하지 않는다. 에이전트가 작성한 코드는 샌드박스에서 실행된 뒤 엄격한 형식으로 변환되어 가드레일을 거쳐 백엔드에 전달된다. Arca는 어드바이저의 피드백과 에이전트 트레이스를 메타 에이전트가 분석해 하네스 변경을 제안하도록 하는 방식도 도입했다. 기사에 따르면 Arca는 Anthropic과 OpenAI 등 프런티어 연구소의 모델을 쓰며, 자체 하네스를 소유하고 있어 필요할 때 모델 제공자를 바꿀 수 있다.
SETI 연구에 에이전트형 AI 도입: Allen Telescope Array에서 자연어 요청으로 망원경 제어·신호 처리
Breakthrough Listen과 SETI Institute가 캘리포니아 북부 Allen Telescope Array에 에이전트형 AI를 도입해, 단일 자연어 요청으로 망원경 조종, 데이터 보정, AI 모델 적용을 수행하게 했다. 기사에 따르면 이 파이프라인으로 Crab Nebula의 펄사를 실시간 AI로 처음 탐지하는 성과를 냈다. DAQIRI(Holoscan 플랫폼 라이브러리)는 테라비트 단위 센서 데이터를 GPU 메모리로 직접 옮겨 하드 드라이브에 쌓이기 전에 처리한다. CyberEther는 SETI Institute가 개발한 신호 처리 프레임워크로 cuFFT와 cuBLAS 등 NVIDIA CUDA-X 라이브러리를 사용한다. Nexus라는 웹 기반 관측소 오케스트레이터가 에이전트 하네스 역할을 하며, 연구자는 장비 상태, 컴퓨팅 자원, 파이프라인을 하나의 기준으로 보고 패킷 손실 모니터링, 실시간 스펙트로그램 확인, 신호 처리 블록 재작성을 자연어 프롬프트로 수행한다. 시스템은 NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell GPU에서 2.4테라비트/초를 처리하며 추론은 장비 옆 온프레미스에서 실행된다. 기사는 에이전트가 사람이 수주에서 수년 걸릴 작업을 몇 시간으로 줄인다고 설명한다. 팀은 데이터 지역성과 처리 시간이 중요한 경우를 위해 NVIDIA Nemotron을 포함한 오픈 모델을 평가 중이며, 언젠가 달 뒷면에서 오프라인으로 운영될 관측소도 염두에 두고 있다고 밝혔다.
DoorDash CEO, AI 에이전트를 통한 음식 주문은 '매우 낮은 사용 사례'라고 밝혀
DoorDash 공동창업자 겸 CEO Tony Xu는 2026년 3분기 실적 발표에서 AI 에이전트가 DoorDash에서 생성한 주문이 가동 이후 수백 건에 그쳤다고 밝혔다. 같은 분기 DoorDash는 거의 10억 건에 가까운 주문을 처리했다. Xu는 음식 주문처럼 단순한 작업은 AI 에이전트를 거치지 않고 DoorDash로 직접 들어오는 경향이 있다고 말했다. 반면 고민이 긴 구매나 중요한 결정에서는 에이전트가 사용자를 대신해 백그라운드에서 사전에 작업을 수행하는 역할이 유망하다고 설명했다.
Epsilon, Amazon Nova Act와 AgentCore Browser Tool로 의도 기반 UI 테스트를 플랫폼 서비스화
Epsilon의 Agentic Platform 팀은 Amazon Nova Act와 Amazon Bedrock AgentCore Browser Tool을 결합해 의도 기반 UI 테스트를 여러 제품팀이 쓸 수 있는 관리형 플랫폼 서비스로 제공하고 있다. 기존 Playwright 기반 회귀 테스트 스위트를 대체하지 않고 그 위에 자연어 테스트 단계를 추가하는 방식이다. Nova Act의 테스트 단계는 "Confirm the rewards balance is visible"처럼 평이한 영어 지시로 작성되어, 셀렉터 기반 스크립트가 cosmetic UI 변경에 깨지는 문제를 줄이고 비엔지니어도 읽을 수 있다고 기사는 설명한다. AgentCore Browser Tool은 브라우저 바이너리와 디스플레이 서버 운영 부담을 없애고, 세션 녹화를 Amazon S3에 저장하며, AWS CloudTrail로 감사할 수 있게 한다. 인증은 AWS IAM 표준 자격 증명 체인을 통해 이루어지고, 팀별 AWS STS AssumeRole 프로비저닝과 결합해 각 계정 안에서 테스트를 실행할 수 있다. Epsilon의 기존 Playwright 회귀 테스트는 결정적 검증에 효과적이지만 셀렉터와 페이지 구조에 강하게 결합되어 있어, 기사는 이를 보완하는 용도로 Nova Act를 도입했다고 밝힌다. 기사에 따르면 Agentic Platform 팀은 50명의 엔지니어로 구성되어 있다.
Spawn, 자율 에이전트 스웜으로 멀티플레이어 게임 월드를 시시각각 배포하는 방식
Jacob Sansbury가 공개한 Spawn은 플레이어가 인게임 AI 에이전트 Savi에게 프롬프트를 입력해 게임 월드를 바꾸는 대규모 멀티플레이어 환경이며, Fable 계열 모델을 쓰는 에이전트 스웜이 프로덕션 코드를 직접 수정해 매시간 배포하고 있다고 한다. 개발 방식 자체가 기존 소프트웨어 배포 관행과 크게 달라 주목할 만하다. 기사에 따르면 Spawn은 자율 에이전트들이 라이브 코드를 직접 바꾸고 매시간 프로덕션에 배포하며, 에이전트가 모든 에러, 버그 리포트, 지표를 스스로 읽는다. 작업의 약 60%는 프로덕션 에러, Savi의 버그 리포트, 로그 이상, 기능 요청에서 시작된다. Savi는 사용자가 겪거나 제품 안에서 직접 마주친 버그를 스스로 등록하고, 이를 에이전트가 실제 버그인지, 수정하지 않을 항목인지, 의도된 설계인지 판단한다. 기사는 한 시간 동안 배포가 없으면 SEV-0 사고로 취급한다고 밝혔고, 잘못된 변경은 30초 안에 롤백할 수 있으며, 장애 알림이 울리면 사고를 담당하는 에이전트가 시작되거나 깨어난다고 설명했다. 비용은 월 300만 달러 이상의 토큰이며 Jacob은 이를 인건비의 30배라고 표현했다. 기사는 Fable 5와 5.1이 이런 수준의 자율성을 가능하게 한 모델이라고 했다. 반면 Opus 5.5는 이 용도에 충분하지 않았고, GPT-6 Astra에 보안 리뷰 수정 작업을 맡겼을 때는 기능들을 모두 꺼버려 보안을 확보하는 방식으로 문제를 피했다는 사례를 들었다.
Nautilo 개발자 Dan Jeffries가 말하는 agentic 제품 구축의 현실: 지속 메모리·사람과 에이전트의 협업·결정론적 도구 설계
TWIML AI Podcast 제 782화에서 Nautilo 창업자 Dan Jeffries는 개인용 및 협업용 AI 에이전트 플랫폼을 만들며 얻은 경험을 이야기했다. 범용 에이전트가 기본으로 제공되는 상황에서 차별화는 아키텍처 결정과 특화된 경험에서 나온다는 것이 핵심 논지다. 기사는 지속적 메모리, 사람과 에이전트 사이의 작업 조율, 개인 컨텍스트 관리, LLM 기능을 보완하는 결정론적 도구 설계를 다룬다. 또한 멀티 에이전트 아키텍처, 컴퓨터 사용(computer use), 로컬 모델과 클라우드 모델 사이의 트레이드오프에 대한 Jeffries의 견해를 함께 소개한다. 에이전트가 더 유능하고 접근하기 쉬워질수록 차별화는 어려워진다는 점을 실무자 관점에서 짚는다.
Microsoft Foundry Agent Service에 Copilot harness 퍼블릭 프리뷰 공개, 호스팅 에이전트 장기 실행 복원력 GA
Microsoft가 Foundry Agent Service에서 Microsoft Copilot harness를 퍼블릭 프리뷰로 공개했고, 호스팅 에이전트의 장기 실행 복원력(long-running resilience)은 일반 제공(GA)으로 전환됐다고 발표했다. 에이전트 루프와 샌드박스를 Microsoft가 관리해 복잡하고 오래 걸리는 작업을 개발자가 인프라 구성 없이 구현할 수 있게 한다는 것이 핵심이다. Copilot harness는 에이전트를 선언형으로 정의하면 모델과 도구 호출 조정, 작업 컨텍스트 유지, 파일 관리, 다단계 작업의 진행 방식 결정을 Microsoft가 실행하는 구조다. 개발자는 지식, 절차, 도구를 제공한다. 프리뷰는 네 가지 구성요소로 이루어진다. 지침·스크립트·참고 자료를 묶은 재사용 가능한 skills, 인증과 승인을 명시적으로 설정하는 Foundry 및 Model Context Protocol(MCP) 도구 연결, 파일과 코드를 다루고 하위 작업을 내장 subagent에 위임하는 실행 및 위임 기능, 그리고 Foundry에서 만들거나 애플리케이션 코드와 함께 소스 관리하는 에이전트 정의다. 예시로 제시된 azure.yaml에서는 harness type을 microsoft_copilot_preview로 지정하고 web_search, code_interpreter 도구와 research-brief 스킬을 연결했으며, azd deploy --all과 azd ai agent invoke 명령으로 배포하고 호출한다. 기사는 Confluence Technologies가 1주일 안에 솔루션을 가동했다고 밝혔고, Fashable은 소싱 과정을 관리되고 측정 가능한 에이전트 워크플로로 바꾸는 기반으로 사용한다고 설명했다. 기사에 명시된 한계나 비교 수치는 없다.
기업 맥락 계층이 AI 성과의 빈틈을 메운다는 MIT Technology Review 보고서 요약
MIT Technology Review Insights 설문에 따르면 응답 기업 모두 AI를 어느 정도 쓰고 있지만, 변혁적 가치를 얻는 곳은 16%에 그쳤다. 응답자의 40%는 특정 작업이나 팀에서 중간 수준의 성과를 본다고 답했다. Atlan 공동창업자 Prukalpa Sankar는 모델 능력과 실제 기업 내 활용 사이의 간극을 맥락(context) 부족으로 설명했다. 설문에서 38%는 AI를 여전히 파일럿 단계로 쓰고 있다고 답했고, 35%는 co-pilot이나 채팅 어시스턴트로 직원 업무를 보조하는 데 쓰고 있었다. AI 에이전트를 실운영에 두는 기업은 12%, 핵심 프로세스의 대부분을 AI가 처리한다고 답한 기업은 3%였다. Sankar는 맥락 계층(context layer)을 기업의 비즈니스 시스템과 AI 플랫폼 사이에 놓이는 아키텍처 인프라로 정의했다. 이 계층은 기업 지식을 AI 에이전트나 모델이 사용할 수 있는 거버넌스된 형태로 바꾼다고 설명했다. 그는 맥락 계층이 없는 상태를 가장 똑똑한 인턴을 눈을 가린 채 조직에 투입하는 것에 비유했다.
GitHub Universe 2026, GitHub Copilot app·Copilot projects·Copilot Fusion 등 에이전트 기반 소프트웨어 전달 체계 공개
GitHub는 GitHub Universe 2026에서 에이전트 중심 소프트웨어 전달 체계를 소개하며 GitHub Copilot app, Copilot Fusion, Copilot projects, Copilot code review Max 등 새 제품과 기능을 공개했다. 개발자가 이슈에서 병합까지의 작업을 하나의 흐름에서 다루도록 설계됐다는 점이 핵심이다. GitHub Copilot app은 여러 프로젝트에 걸쳐 에이전트와 도구를 연결해 이슈에서 병합까지를 한 앱에서 처리하며, 코드 작성뿐 아니라 스펙 작성, 설계 논의, 텔레메트리 분석도 같은 화면에서 할 수 있다고 한다. Copilot Fusion은 추론, 코드 생성, 디버깅, 도구 사용 등 작업 요구사항을 평가해 하나 이상의 모델로 실행을 분배하며, Artificial Analysis Coding Agent Index에서 Fusion Max는 Opus 5.5 Max와 2점 이내의 점수를 기록하면서 비용은 절반, 작업당 시간은 40% 적었다고 밝혔다. Copilot projects는 여러 저장소에 걸친 에이전트 작업을 관리형 병렬 세션으로 실행하고, Copilot code review Max는 ReviewBench에서 고심각도 이슈에 대해 가장 높은 F1 점수를 기록했다고 소개했다. 세션 연속성 기능으로 GitHub 앱, VS Code, CLI, 웹에서 같은 클라우드 에이전트 세션을 이어갈 수 있으며, GitHub Enterprise 고객은 별도 구독 없이 Copilot 기능을 사용하고 사용한 AI 크레딧만 지불하게 된다. 인프라 측면에서는 올해 4백만 CPU 코어, 160PB 고속 스토리지, 50Tb/s 네트워크 용량을 추가했고 Azure로의 다중 리전 마이그레이션을 내년 초 완료할 계획이라고 밝혔다.
GitHub Octoverse 2026: 에이전트 도입 확산과 17.9억 회 푸시 기록
GitHub는 지난 12개월간 개발자들이 17.9억 회 코드를 푸시했고, 이는 2024년과 2025년을 합친 것보다 많다고 밝혔다. 에이전트 활용이 늘면서 전체 활동이 급증한 흐름이 이 보고서의 핵심이다. 에이전트 설정 파일이 있는 신규 저장소는 그렇지 않은 저장소보다 커밋 수가 평균 8배 많았다. 9월 기준 개발자가 시작하는 풀 리퀘스트의 40% 이상이 에이전트로 시작됐으며, 3월에는 17%였다. 9월에 GitHub Copilot 사용자의 61%가 한 개 이상의 모델을 사용했고, 요청은 범용, 심층 추론·계획, 빠르고 가벼운 모델에 걸쳐 분산됐다. GitHub Actions는 올해 초당 1,440회 작업을 실행했고, Dependabot 풀 리퀘스트는 3,000만 건 이상 병합되어 2025년 속도의 약 두 배였다. 기사는 전체 커밋 수가 340억 건으로 2년 전보다 3배 이상 늘었고, 병합된 풀 리퀘스트는 13억 건으로 3배 이상 증가했다고 전한다. 공개 기여는 25억 건으로 작년 11.2억 건의 두 배를 넘었다. 개발자 수는 2억 2,500만 명을 넘었으며 미국(3,830만 명)과 인도(3,200만 명)가 가장 큰 커뮤니티다.
Amazon Bedrock AgentCore 기반 엔터프라이즈 Agentic AI 플랫폼 구축 아키텍처
AWS Machine Learning Blog는 Amazon Bedrock과 Amazon Bedrock AgentCore 위에서 여러 팀이 에이전트를 운영할 수 있는 엔터프라이즈 Agentic AI 플랫폼의 아키텍처와 참조 구현을 공개했다. 에이전트를 실제 운영에 올리는 병목은 모델과 도구 사용보다 보안 환경, 팀별 소유권, AgentOps, 비용 가시성 같은 주변 요소에 있다는 점을 짚었다. 기사는 Platform 팀이 플랫폼을 관리하고 Workstream 팀이 그 위에서 에이전트를 만드는 구조를 제시한다. 각 Workstream에는 승인된 모델과 도구, 단기 수명의 워크로드 아이덴티티, 격리된 런타임과 메모리, 자동 평가, 롤백, 텔레메트리, 비용 귀속이 기본 경로로 제공된다. 추론 게이트웨이는 Amazon Bedrock Guardrails 등 조직의 가드레일을 적용하고 Workstream별 요청 한도와 토큰 쿼터, 예산을 강제한다. 도구 접근은 인증된 MCP 게이트웨이를 통해 최소 권한 실행 역할로 제어된다. 이 설계는 멀티 계정 운영 모델, 반복 가능한 Workstream별 배포 패턴, 프로덕션 승격 전 에이전트를 게이팅하는 평가 파이프라인을 포함한다. 기사는 이를 배포 가능한 인프라 코드로 제공되는 Enterprise Agentic AI Platform Blueprint로 묶어 공개했다.
AI SRE 등장 배경과 온콜 도구 변화: 배포 빈도 증가가 페이지 수를 늘리는 이유
The Pragmatic Engineer가 AI SRE를 다루며, 최근 Microsoft Azure SRE Agent 데모 이후 OpenAI의 Sevbot, ING의 사내 AI SRE 개발, Rootly·incident.io·ResolveAI 같은 벤더 부스 증가 등 관련 움직임이 늘어난 점을 정리했다. 기사는 AI 에이전트로 인한 배포 빈도 증가가 장애율을 높이고 있다고 본다. 기사는 장애율을 '변경 빈도 × 장애 확률'로 설명하며, AI 에이전트로 배포가 늘면서 많은 기업의 PR 빈도가 1년 새 두 배 가까이 되었다고 전한다. Rootly 데이터에 따르면 페이지도 1년 전보다 증가했고 업무 시간 외 페이지는 거의 두 배가 되었다. AI SRE 도구의 주된 역할은 장애 조사를 훨씬 빠르게 수행하고 이를 Slack 안에서 처리하는 것이며, 코드 변경까지 맡겨야 하는지는 논쟁 중이다. 에이전트 정확도를 높이기 위해 적대적 에이전트로 가설을 검증하거나 여러 모델을 섞는 방식, 평가(evals)와 백테스트가 쓰인다고 한다. 기사는 완전 자율 에이전트는 아직 현실이 아니라고 보며, 현재 확산 중인 것은 AI 에이전트가 호출을 분류하고 중요하지 않은 알림을 줄이는 수준이라고 정리한다. 또한 온콜 엔지니어 입장에서는 AI 관련 장애 유형이 새로 생기고 호출 수는 줄더라도 남는 장애는 더 어려워질 수 있으며, 그에 따른 기술 저하(deskilling) 위험이 있어 Uptime Labs 같은 장애 대응 시뮬레이션 훈련이 도움이 될 수 있다고 제시한다.
Cursor, 코드로 정의하는 에이전트 SDK 'Agent SDK' 정식 출시
Cursor(Anysphere)가 Agent SDK를 정식 출시했다. 에이전트를 코드 폴더로 정의하고, evals로 테스트한 뒤 Cursor 또는 자체 인프라에 배포할 수 있다. 'npx @cursor/agent-sdk init ./my-bot'으로 시작하고 'agent-sdk dev'로 로컬 playground에서 실행한다. 에이전트는 하나의 프로젝트 폴더로 구성된다. instructions.md가 프롬프트이고, tools/의 각 파일이 모델이 호출할 수 있는 타입이 지정된 액션 하나다. skills/에는 모델이 필요할 때 불러오는 절차가, mcp-connections/에는 MCP 서버에서 가져오는 도구가, channels/에는 메시지를 받고 응답하는 채널이 정의된다. 'agent-sdk validate'로 프로젝트를 검증하고 'agent-sdk info'로 발견된 구성 요소를 출력한다. 채널은 GitHub, GitLab, Bitbucket의 풀 리퀘스트·댓글·CI 이벤트, Slack의 멘션과 DM, 임의 제공자의 웹훅, cron 스케줄을 트리거로 쓸 수 있다. GitHub 이벤트는 Cursor 계정을 통해 전달되어 공개 웹훅 URL이 필요 없다. 'agent-sdk eval'은 고정된 메시지를 봇에 보내고 실행된 도구와 입력, 응답 형태를 검증한다. 'agent-sdk github replay <pr-url>'은 실제 풀 리퀘스트를 서명된 웹훅 페이로드로 바꿔 봇에 전달하며, '--dry-run --fixtures-dir fixtures/' 옵션으로 페이로드를 eval 픽스처로 저장할 수 있다. 'agent-sdk deploy'는 프로젝트를 빌드해 URL을 부여하고 Cursor 인프라에서 실행한다. 시크릿과 통합은 대시보드에서 관리한다.
The RealReal, AI 에이전트의 자동 구매 차단 위해 봇 방어 시스템 강화
중고 명품 위탁 판매 업체 The RealReal이 봇 방어 시스템을 업데이트해 AI 에이전트가 사이트에서 쇼핑하기 어렵게 만든다고 발표했다. 이번 조치는 The Verge가 AI 에이전트를 이용해 The RealReal의 상품 예약 시스템을 악용할 수 있음을 보도한 뒤 며칠 만에 나왔다. 이 사이트에서는 상품이 사용자의 장바구니에 담기면 20분 동안 '보류(on hold)' 상태가 되어 다른 고객이 구매할 수 없다. The Verge는 Meta의 Muse를 사용해 AI 에이전트에게 20분 보류가 끝나는 즉시 The RealReal 상품을 장바구니에 계속 다시 담도록 지시할 수 있었고, 이로써 다른 구매자가 상품을 사지 못하도록 막는 효과를 냈다.
Amazon Bedrock 관리형 Knowledge Base와 AWS CDK로 에이전틱 검색 구축하기
AWS 블로그는 Amazon Bedrock의 Managed Knowledge Base와 AWS CDK(Python)를 이용해 에이전트가 두 개의 지식 베이스를 라우팅하고 인용이 달린 답변을 반환하는 엔터프라이즈 에이전틱 검색 시스템을 구축하는 방법을 소개했다. 기존 단일 검색형 RAG가 여러 코퍼스에 걸친 질문이나 검색 소스를 질문에 따라 골라야 하는 경우에 부족하다는 점을 해결하는 접근이다. 기사에 따르면 Managed Knowledge Base(Type: MANAGED)는 수집, 저장, 인덱싱, 검색을 직접 담당하므로 2024년 글에서 만들던 OpenSearch Serverless 컬렉션과 인덱스를 따로 생성하거나 OCU로 비용을 관리할 필요가 없다. 에이전틱 검색은 이 관리형 지식 베이스에서만 제공되며, Amazon Bedrock AgentCore의 Gateway가 각 지식 베이스를 MCP(Model Context Protocol) 도구로 노출하고, Runtime이 추론 에이전트를 호스팅하며, AgenticRetrieveStream API가 내부에서 재순위화(rerank)를 거쳐 인용된 종합 답변을 돌려준다. 솔루션은 두 개의 Amazon CloudWatch 대시보드로 7개 계층의 텔레메트리를 수집하고, 온디맨드와 연속 두 가지 방식의 평가를 같은 배포에서 제공한다. 전체 시스템은 하나의 AWS CDK 애플리케이션으로 배포되며 CDK가 리소스 생성 순서를 자동으로 결정한다. 에이전트가 매 질문마다 검색 여부와 어느 지식 베이스를 조회할지 결정하고 필요한 만큼 반복 검색하기 때문에, 경로가 질문마다 달라져 관측 가능성이 필수 요소가 된다. 이 글은 기존 2024년 글과 달리 벡터 스토어 구성이 빠지고 검색이 에이전트 루프로 바뀌었으며, 앱이 프로비저닝하는 리소스의 절반 가량이 에이전트 동작을 추적하는 데 쓰인다고 설명한다.
Box CEO 아론 레비, AI 에이전트가 소규모 스타트업에 주는 레버리지와 새로운 창업 플레이북
Box CEO 아론 레비는 AI 에이전트가 10명 규모의 스타트업에도 과거에는 경제적으로 불가능했던 수준의 레버리지를 제공하며, 이것이 신생 기업이 기존 기업을 앞지를 기회의 창을 열고 있다고 주장한다. 창업자들은 직접 일을 하는 대신 에이전트를 조율하는 방향으로 옮겨가고 있으며, 이에 따라 전략, 취향, 무엇을 정확히 만들어야 하는지에 대한 판단의 가치가 높아진다는 것이다. 레비는 거의 모든 산업과 직무 기능이 전문화된 AI 에이전트를 지원할 수 있어 수백 개의 새로운 10억 달러 규모 기업이 등장할 수 있다고 본다. 대화에서는 엔터프라이즈 AI가 다음 모델 개선의 상당 부분을 가져갈 수 있다는 점, 훨씬 저렴해진 AI 노동력이 오늘날 존재하지 않는 수요를 끌어낼 수 있다는 점도 다뤄진다. 반면 AI가 바꾸지 않을 한 가지로 유통(distribution)을 꼽으며, 좋은 제품을 만들어도 고객이 자동으로 찾아오지는 않는다고 말한다.
AI 에이전트, 사람보다 빠르게 컴퓨터를 조작하는 단계로 진입
OpenAI의 Ari Weinstein과 James Sun은 AI 에이전트가 전문가보다 빠르게 컴퓨터를 사용할 수 있는 수준에 가까워지고 있으며, 사용자 인터페이스 자체가 AI가 소프트웨어와 상호작용하는 범용 수단이 되고 있다고 말한다. 이들은 컴퓨터 사용(computer use)이 더 나은 모델, 빠른 실행, 강화된 안전 통제 덕분에 소비자와 기업 업무 전반에서 실용화되는 확장기에 들어섰다고 주장한다. 기사에 따르면 컴퓨터 사용 에이전트는 이미 레거시 ERP를 탐색하고 재무 데이터를 대조하며 조달 업무를 처리하고, API나 맞춤형 연동 없이 소프트웨어를 운영하고 있다. 논의에서는 모델 지능만큼 모델을 감싸는 하네스(harness)가 중요할 수 있다는 점, 기업이 에이전트 동작 주위에 결정론적 가드레일을 설정하는 방법, 그리고 컴퓨터 사용이 레거시 소프트웨어의 수명을 늘리는 동시에 새로운 AI 네이티브 애플리케이션의 등장을 앞당길 수 있다는 점이 다뤄졌다. 향후에는 에이전트가 백그라운드에서 일하고 실시간으로 사용자와 협업하며, 사용자가 에이전트 사용법을 배우기보다 에이전트가 사용자에게 맞춰 적응하는 방향이 제시되었다.
박경민 저 『AI 자율학습 AI 에이전트 개발 입문』 출간, LLM 기초부터 에이전트 구현까지 다뤄
길벗이 2026년 7월 1일 펴낸 『AI 자율학습 AI 에이전트 개발 입문』(박경민 지음)은 LLM의 기초부터 AI 에이전트까지 단계적으로 설명하는 책이다. 책은 OpenAI API를 활용한 실습으로 핵심 기술을 직접 구현한다. 독자는 프롬프트 엔지니어링, RAG 파이프라인, Tool Use, Function Calling 등을 배우고 배포 및 운영까지 전체 개발 과정을 경험할 수 있다고 소개됐다. 책은 '입문'을 제목에 달았지만 끝나는 지점이 여느 입문서와 다르다고 기사는 전한다.
Bayer Crop Science, Amazon Bedrock AgentCore 기반 에이전트형 의사결정 엔진 ADE 구축
Bayer Crop Science는 육종 데이터를 다루는 머신러닝 워크플로 배포·모니터링 시스템 CDE 위에 자연어 멀티 에이전트 인터페이스 ADE를 구축했다. ADE는 첫 단계에서 사용자 질문의 약 80%를 엔지니어 개입 없이 해결한다고 기사는 밝혔다. ADE는 Supervisor Agent가 각 질문을 전문 에이전트로 라우팅하고, 전문 에이전트가 관련 시스템에서 문맥을 가져와 답하는 구조다. 실행 기반은 Amazon Bedrock AgentCore 런타임이며, 팀은 LangGraph 기반 오케스트레이션을 직접 올렸다. 데이터 계층은 DynamoDB(LangGraph 체크포인트), Aurora PostgreSQL(세션·피드백·분석), ElastiCache(TTL 캐시), S3에 저장된 도메인 콘텐츠를 Titan Text Embeddings V2로 임베딩해 OpenSearch Serverless에 색인하는 RAG로 구성된다. AgentCore Gateway는 백엔드 API를 MCP 도구로 노출하며 인증·인가를 에이전트 코드 밖에 둔다. 배포는 GitHub Actions가 컨테이너 이미지를 Amazon ECR에 올린 뒤 AgentCore 런타임에 배포하는 방식이다. 기사는 AWS Unified Operations 참여로 지정된 TAM과 생성형 AI DSE가 설계부터 운영까지 ADE 팀의 확장으로 일했으며, 주 3회 기술 스탠드업에서 설계 결정을 내렸다고 전한다. 기사는 이 글에서 다룬 항목으로 ADE 아키텍처, 빌드 중 내린 다섯 가지 설계 결정, 운영 준비, 출시 후 운영 방식을 든다.
Anthropic, 선제적으로 움직이는 개인 생산성 에이전트 Claude Duet 공개
Anthropic이 Claude Duet을 리서치 프리뷰로 공개했다. Claude가 사용자에게 주의가 필요한 일을 먼저 알리고, 요청받은 작업을 수행하며, 사용자가 자리를 비운 뒤에도 작업을 이어가는 에이전트로 동작한다. 기사는 이것이 Cursor의 Grok Bot과 비슷한 대상 고객을 겨냥한 개인 생산성 에이전트라고 설명한다. Duet은 Anthropic의 Opus 5.5 모델을 기반으로 하며, 우선 미국의 Pro 및 Max 요금제 구독자에게 기존 사용량 한도를 공유하는 형태로 제공된다. 매일 아침 브리핑을 전달하고, 회의 일정 잡기부터 재무 예측과 웹 앱 제작까지 다양한 작업을 처리한다. 행동하기 전에 사용자에게 확인을 요청하는 구조이며, Claude Marketplace의 6,000개 이상 커넥터(Gmail, Slack 등)와 연동된다. 구매는 Stripe의 Link 디지털 지갑과 Shopify의 Shop Pay를 통해 이뤄질 수 있다고 기사는 전한다. 기사는 Grok Bot이 2026년 10월 초 기준 약 80만 명의 유료 주간 사용자를 보유한다고 언급하며, Cursor가 SpaceX에 600억 달러에 인수된 사실도 함께 소개한다. Duet은 2026년 10월 21일 발표됐고 롤아웃은 천천히 진행될 예정이다.
앤트로픽 클로드 듀엣 리서치 프리뷰 공개, 현재 미국 프로·맥스 구독자 대기 명단 방식
앤트로픽이 2025년 10월 21일 클로드 듀엣(Claude Duet)의 리서치 프리뷰를 열었다. 사용자가 묻기 전에 먼저 알림을 보내는 개인 AI 에이전트이며, 현재 미국의 프로·맥스 구독자 중 대기 명단에 등록한 사람에게 순서대로 공개되고 한국 계정은 아직 신청할 수 없다. 듀엣은 기존 클로드 앱 안의 기능이 아니라 아이폰·안드로이드 앱과 claude.ai에서 쓸 수 있는 별도 앱으로 나왔다. 앤트로픽 발표문에 따르면 받은편지함, 캘린더, 후속 조치를 처리하고, 사용자의 확인이 필요한 일이 생기면 메시지로 알린다. 지금은 미국 프로·맥스 구독자 대기 명단 신청 방식이다. 이 글은 기사 본문만으로 듀엣의 세부 판단 범위, 요금제 한도, 결제 승인 방식까지는 확인할 수 없다. 기사는 이 내용을 유료 구독 콘텐츠로 안내하고 있어 해당 부분은 요약에 포함하지 않았다.
Anthropic, Agent Skills 표준을 Linux Foundation 산하 Agentic AI Foundation에 기증
Anthropic이 Agent Skills 표준을 Linux Foundation 산하 Agentic AI Foundation(AAIF)에 기증한다고 발표했다. 회사는 이 표준을 open, community-driven, vendor-neutral 상태로 유지하겠다고 밝혔다. AAIF는 Anthropic이 Block, OpenAI와 지난해 공동 설립했으며, Anthropic은 이전에 Model Context Protocol(MCP)도 이곳에 기증한 바 있다. Simon Willison은 지난해 12월 Anthropic이 skills를 "open standard"로 선언했을 때, 이 표준이 AAIF로 옮겨질 것이라고 예측했다고 밝혔다. 그는 AAIF가 최근 MCP 명세의 새 보금자리가 된 곳이라는 점도 함께 언급했다. 또한 자신의 블로그 콘텐츠가 datasette-mcp 플러그인을 통해 Claude에서 조회 가능하며, 이를 이용해 해당 예측 글을 찾아냈다고 덧붙였다.