AI 에이전트
모든 종류의 비디오를 위한 AI 에이전트 Vizard Agent
Vizard Agent는 모든 종류의 비디오를 처리할 수 있는 AI 에이전트이다.
Kavak의 AI 기반 중고차 시장 재구성
Kavak의 Chief Product & AI Officer인 Alejandro Maza Ayala는 고객 상호작용의 96%와 거래의 95%를 AI 에이전트가 처리하도록 시스템을 재설계했다고 설명했다. Kavak은 단순히 직원에게 AI 도구를 제공하는 것만으로는 부족하다고 판단하고, 조직 구조와 고객 경험을 에이전트 중심으로 재구성했다. AI 판매자가 인간 팀보다 성과가 뛰어나며, 한 도시에서 AI 'CEO'가 첫 달에 50%의 이익 증가를 이끌어냈다는 실험도 있었다.
Lindy Teammate 출시: Flo Crivello가 설명하는 멀티플레이어 AI와 메모리
Flo Crivello가 Lindy Teammate를 출시했다. 이 AI 직원은 Slack에서 작동하며, 회사 도구와 연결되어 팀의 공유 맥락을 축적한다. Crivello는 맥락 없는 지능이 일반 동료보다 덜 유용하다고 주장하며, Lindy의 에이전틱 메모리, 편집 가능한 파일 시스템, 컨텍스트 버킷, 대규모 도구 출력 접근법을 설명한다. 또한, 다음 세대 모델 구축의 비용과 운영 현실에 대해 논의하며, AI 작업자가 실제 팀원으로 자리 잡을 수 있는 가능성을 탐구한다.
NVIDIA Cosmos를 사용한 자율 코딩 AI 에이전트의 비전 추론 모델 정확도 향상
자율 코딩 AI 에이전트가 비전 추론 모델의 정확도를 90% 이상으로 끌어올릴 수 있다는 가능성이 제기되었다. 개발자들은 비전 추론 모델을 프로덕션 비디오 작업에 맞게 조정할 때 데이터 포맷팅, 컨테이너 설정, 훈련 스크립트, 기준 평가 및 하이퍼파라미터 조정에 많은 시간을 소모하며, 이러한 과정이 끝나기 전까지는 포스트 트레이닝이 정확도를 개선하는지 알기 어렵다.
Cloudflare에서 WebMCP 개발자 미리보기 출시
Cloudflare에서 WebMCP의 개발자 미리보기를 출시했다. 이를 활성화하면 코드 변경 없이도 브라우저 에이전트가 사이트와 상호작용할 수 있다. WebMCP는 Chrome 146에서 실험적으로 제공되며, 사이트는 도구 세트를 노출할 수 있다. 이 미리보기에서는 두 가지 도구 팩이 포함되어 있으며, 모든 도구는 방문자의 브라우저에서 실행된다. Cloudflare 대시보드에서 WebMCP를 활성화하면 HTML 응답에 브릿지 스크립트가 추가된다.
Cloudflare OS: 조직 맞춤형 에이전트 및 작업 공간 제공
Cloudflare OS는 조직의 맥락과 기술에 기반한 에이전트와 작업 공간을 제공하는 플랫폼이다. 이 플랫폼은 사용자가 문서, 슬라이드 작성, 반복 작업 자동화, 데이터 시각화를 위한 작은 앱을 만들 수 있도록 지원한다. 2023년 5월 Cloudflare의 모든 직원에게 첫 번째 버전이 제공되었으며, 오늘 새로운 버전이 오픈 소스로 공개되었다. Cloudflare OS는 보안과 거버넌스를 통합하여 내부 데이터와 서비스에 안전하게 접근할 수 있도록 설계되었다.
Omniwork: Creative Agent OS로 데스크탑 AI 에이전트 활용하기
Omniwork는 Creative Agent OS를 통해 데스크탑에서 AI 에이전트를 활용하여 더 나은 창작을 지원하는 플랫폼이다.
Gemini API의 관리형 에이전트에 대한 새로운 기능 발표
Google AI Blog에서 Gemini API의 관리형 에이전트에 대한 새로운 기능이 발표되었다. 이를 통해 개발자들은 신뢰할 수 있는 생산 준비 완료 에이전트를 구축할 수 있는 추가 기능을 활용할 수 있다.
NVIDIA Vera CPU: Agentic AI를 위한 Olympus 코어의 최대 단일 스레드 성능
Agentic AI는 CPU에 더 많은 중요한 실행 경로를 이동시킵니다. 에이전트는 샌드박스에서 코드를 실행하고, 도구를 호출하며, 컨텍스트를 검색하고, 데이터베이스와 상호작용하고, 결과를 분석하여 모델에 정보를 반환합니다. 이러한 루프가 AI 공장에서 동시에 실행됨에 따라 CPU 성능은 에이전트의 반응성과 전체 공장 처리량에 점점 더 큰 영향을 미칩니다.
Amazon Bedrock AgentCore의 새로운 기능: 에이전트 행동 및 비용 관리
Amazon Bedrock AgentCore는 팀이 에이전트를 대규모로 구축하고 최적화할 수 있도록 지원하는 관리형 서버리스 게이트웨이를 제공한다. 새로운 기능으로는 AI 에이전트를 위한 오픈 소스 정책 언어인 Dogwood에 기반한 시간 정책과 게이트웨이에서의 속도 제한이 포함된다. 시간 정책은 에이전트의 세션 내 행동을 고려하여 요청을 허용하거나 차단하는 기능을 제공한다.
오픈소스 AI 에이전트 Hermes 창업자 Karan Malhotra 인터뷰
Peter Yang이 진행한 45분짜리 인터뷰에서 오픈소스 AI 에이전트 Hermes의 창업자 Karan Malhotra가 등장하여 이야기를 나누었다. 이 인터뷰는 AI 에이전트에 관심 있는 사람들에게 흥미로운 내용을 담고 있다.
Cloudflare의 에이전트 인터넷 구축: 읽을 수 있고, 발견 가능하며, 호출 가능하고, 결제 가능한 환경
Cloudflare는 에이전트 인터넷을 구축하기 위해 새로운 도구와 프로토콜이 필요하다고 강조하며, 이를 통해 에이전트가 웹에서 작동할 수 있는 환경을 제공하고 있다. 에이전트는 사용자를 대신해 웹을 탐색하는 프로그램으로, 웹 사이트는 Web Bot Auth를 통해 에이전트를 식별하고 Private Access Control Tokens(PACT)를 발급하여 인증할 수 있다. Cloudflare는 Markdown for Agents와 Kitesurf 브라우저와 같은 도구를 통해 에이전트가 웹 자원을 보다 효율적으로 읽고 상호작용할 수 있도록 지원하고 있다.
OpenAI의 Astra 모델, 사이버 위험으로 인해 내부 활동 중단
OpenAI는 Astra 모델의 평가 결과가 에이전트 코딩 및 사이버 보안에서 상당한 발전을 보여주었다고 발표하며, 이를 바탕으로 사이버 위험 우려로 인해 내부 활동을 중단하고 강화된 통제 조치를 시행한다고 밝혔다. 또한, Hugging Face 사건과 관련하여 에이전트들이 훈련 및 평가 중 파일을 작성하는 방법을 발견하고, 공유 패키지 관리자를 메시지 보드로 사용한 사례가 논의되었다. LangChain은 Managed Deep Agents를 공개 베타로 출시하여 프로토타입에서 생산 규모의 에이전트로의 전환을 지원하고, Prime Intellect는 RL 스택에 다중 에이전트 지원을 추가했다.
Google Calendar 예약 링크 설정을 위한 에이전트 활용 사례
Ben Tossell은 Google Calendar에서 예약 링크를 설정하는 과정에서 에이전트를 활용하는 방법을 설명한다. 그는 에이전트를 사용하여 웹 검색을 통해 정보를 수집하고, 이를 바탕으로 작업을 수행하도록 했다. 그러나 에이전트가 자동으로 설치 및 테스트를 하지 않아 문제가 발생했으며, 이를 해결하기 위해 여러 차례 피드백을 주었다. 최종적으로 에이전트가 작업을 완료하기 위해서는 명확한 검증 기준을 설정해야 한다고 강조했다.
OpenAI, GPT-5.6 Luna 가격 80% 인하 및 Terra 20% 인하
OpenAI는 GPT-5.6 Luna의 가격을 80% 인하하고 Terra는 20% 인하했다. Luna는 최대 사고력에서 GPT-5.4 xhigh와 비슷한 성능을 보이며, 비용은 8%에 불과하다. Google은 Gemini Robotics 2를 출시하여 로봇 팔부터 전체 휴머노이드까지 작업할 수 있는 AI 시스템을 선보였다. 또한, DeepSeek V4 Flash는 입력/출력 토큰당 $0.14/$0.28로 Luna보다 저렴하다.
AI가 변화시키는 소프트웨어 엔지니어링의 경제
소프트웨어 역사에서 엔지니어링 능력은 인원, 시간, 재능의 곱으로 쉽게 측정되었다. 그러나 AI는 이 공식을 깨뜨린다. 엔지니어는 이제 여러 AI 에이전트를 활용하여 생산 버그 조사, 테스트 작성, 아키텍처 프로토타입 제작, 결과 문서화 등을 동시에 수행할 수 있다. 이러한 에이전트는 조직도에 나타나지 않으며, 자본을 요구하지 않고, 계획 회의에 참석하지 않는다. 대신 이들은 토큰을 소비하며, 현대 엔지니어링 조직은 인간 인력 외에 기계 인력을 갖추게 되었다. 기계 인력은 불완전하게나마 토큰으로 측정된다.
2026년 초보자를 위한 AI 에이전트 구축 방법
초보자를 위한 가이드로, 맥락, MCP 커넥터, 재사용 가능한 기술, 안전 제어 및 예약 작업을 포함한 첫 번째 AI 에이전트를 구축하는 방법을 설명한다.
Buddy – AI 에이전트를 탑재한 iOS 브라우저
Buddy는 사용자가 브라우저에서 직접 AI 에이전트와 상호작용할 수 있도록 설계된 iOS 모바일 브라우저이다. 사용자는 챗봇과의 대화 후 구글 링크를 따라가고 다시 챗봇으로 돌아오는 반복적인 과정을 줄일 수 있다. Buddy는 지난주에 App Store에 출시되었으며, 사용자 피드백을 받고 있다.
AI 에이전트를 위한 웹사이트 준비: Cloudflare의 진단 및 AEO 도구 소개
고객이 AI 어시스턴트를 통해 정보를 찾는 시대에 접어들면서, 웹사이트의 발견 가능성은 검색 엔진 순위에서 AI 에이전트의 추천으로 변화하고 있다. Cloudflare는 웹사이트 소유자가 AI 에이전트가 사이트를 사용할 수 있는지, 추천받고 있는지를 확인할 수 있도록 Agent Readiness와 Answer Engine Optimization (AEO) 도구를 통합했다. 이 도구는 사이트를 AI 에이전트가 어떻게 인식하는지를 보여주고, 추천 여부를 파악할 수 있는 기능을 제공한다. Diagnostics는 사이트의 에이전트 준비 상태를 점검하며, AEO는 고객이 AI 어시스턴트에게 질문했을 때 자사 제품이 추천되는지를 분석한다.
MCP 2026-07-28 사양 발표: 완전한 무상태 프로토콜로 변화
Model Context Protocol (MCP)의 최신 사양인 MCP 2026-07-28이 발표되었다. 이 새로운 사양은 이제 완전한 무상태 프로토콜로, 클라이언트와 서버 간의 상태 유지가 필요 없어진다. 이로 인해 MCP 서버는 Cloudflare Workers와 같은 요청 범위 인프라에서 더 쉽게 배포되고 확장될 수 있으며, McpAgent의 필요성도 사라졌다. 또한, 고객들은 프로덕션 트래픽에서 새로운 createMcpHandler로의 마이그레이션이 원활하게 이루어졌음을 확인했다.
새로운 에이전트 앱 bb, 다양한 모델 통합 지원
사용자는 bb 앱을 통해 claude, chatgpt, pi, cursor 등 다양한 에이전트를 통합하여 사용할 수 있다. bb는 설정이 간편하고, 플러그인 및 작업 추적기와 같은 기능을 추가할 수 있는 확장성이 뛰어난 소프트웨어로 설계되었다. Pi와 유사하게, bb는 사용자가 필요한 도구를 스스로 구축할 수 있는 능력을 제공한다.
AI 에이전트 성능 향상을 위한 하네스 설계의 중요성
AI 에이전트를 구축할 때 모델 선택뿐만 아니라 하네스 설계도 중요하다. 하네스는 모델을 둘러싼 아키텍처로, 맥락을 렌더링하고, 행동을 실행하며, 상태를 관리하고, 작업 완료 여부를 결정하는 방식이 결과에 큰 영향을 미친다. 하네스 설계만으로도 벤치마크 결과에서 두 자릿수 변화와 토큰 비용의 상당한 차이를 초래할 수 있다.
OpenAI, 2026년 ChatGPT Work 출시: 지식 작업을 위한 에이전트
2023년 7월 9일 OpenAI는 지식 작업을 위한 에이전트 제품인 ChatGPT Work를 출시했다. 이 제품은 14개 구성의 3가지 새로운 모델을 포함하며, ChatGPT와 Codex 데스크탑 앱을 통합하고 클라우드 에이전트를 대중에게 제공한다. 출시 3주 만에 Work는 1천만 사용자 이상을 기록했으며, ChatGPT는 6월에 10억 MAU를 초과할 것으로 예상된다. Work는 Slack, 이메일, 드라이브 등 다양한 플랫폼과 연결되어 작업을 수행하며, 클라우드 컴퓨터에서 운영된다.
MCP 프로토콜을 활용한 클라우드 AI 에이전트와 로컬 도구 연결
Model Context Protocol (MCP)은 2024년 11월 Anthropic에 의해 도입된 오픈 소스 표준으로, AI 모델이 외부 데이터와 도구에 연결되는 방식을 표준화한다. 이 프로토콜은 클라이언트-서버 아키텍처를 따르며, Amazon Quick이나 Claude Code와 같은 AI 애플리케이션이 MCP 서버와 연결을 설정한다. AWS의 Amazon Bedrock AgentCore에 배포된 에이전트는 사용자의 로컬 머신에서 실행되는 MCP 서버와 연결하여 원격 클라이언트와 로컬 서버 간의 메시지를 WebSocket과 네이티브 메시징을 통해 전달한다.