AI 에이전트
AnovaX: 로컬에서 작동하는 다중 에이전트 음성 비서
AnovaX는 사용자의 컴퓨터에서 완전히 작동하는 로컬 음성 비서로, 데스크탑을 액션 표면으로 활용한다. 이 시스템은 Python 프로세스 하나로 구성되어 있으며, 웨이크 워드 게이트, 음성 파이프라인, LLM 플래너(Gemini), 안전 계층, 다중 에이전트 오케스트레이터, 적응형 복구 루프를 포함한다. 각 도구는 전용 에이전트 클래스(AppAgent, TypingAgent, BrowserAgent 등)와 연결되어 있으며, 복구 루프는 실패 시 자동으로 개입한다. 또한, Flask 서버를 통해 로컬 WiFi를 통해 원격으로 제어할 수 있다.
Strands Agents와 Amazon Bedrock을 활용한 다중 에이전트 사회적 지능 시스템
Thrad.ai는 Strands Agents와 Amazon Bedrock AgentCore를 사용하여 다중 에이전트 시스템을 배포하고, 이를 통해 잠재 고객 발견부터 개인화된 이메일 생성까지의 파이프라인을 자동화하였다. 이 시스템은 다양한 출처에서 수집된 신호를 분석하여 구매 준비가 된 고객을 식별하는 데 도움을 준다. 또한, Swarm과 Graph 두 가지 오케스트레이션 패턴을 비교하고, 고객 점수를 매기는 방법과 생산 배포를 위한 거버넌스 제어를 설명한다.
Cadence, AuraStack으로 회로 기판 및 패키징 디자인 지원 확대
Cadence Design Systems Inc.는 새로운 인공지능 에이전트 AuraStack을 발표했다. 이 에이전트는 실리콘이 맞춤 제작되고 생산된 후의 패키징 및 시스템 디자인을 지원하며, 전자 기기에서 칩과 구성 요소가 어떻게 사용되는지를 다룬다. AuraStack은 회사의 Allegro AI 스튜디오 내에서 작동하는 슈퍼 에이전트이다.
ChikitAI: 의료 분류 및 관리 자동화를 위한 에이전틱 AI
ChikitAI는 의료 분야에서 분류 및 관리 자동화를 위한 에이전틱 AI 솔루션이다. 이 제품은 의료 서비스의 효율성을 높이고, 환자 관리 과정을 개선하는 데 중점을 두고 있다.
Graft AI: 회사 운영을 에이전트를 위한 생동감 있는 맵으로 전환
Graft AI는 회사의 운영을 에이전트를 위한 생동감 있는 맵으로 변환하는 기능을 제공한다.
NVIDIA BlueField와의 극단적 공동 설계를 통한 Agentic AI 팩토리 확장
Agentic AI는 AI 팩토리의 인프라 패턴을 변화시킵니다. 하나의 요청이 여러 모델 호출, 도구 호출, 메모리 조회, 정책 확인, 저장소 접근 및 네트워크 전송을 유발하여 최종 답변이 생성됩니다. 여러 에이전트가 동시에 실행되고 단계 간에 컨텍스트를 유지함에 따라, 인프라는 데이터를 빠르게 이동, 보호, 검색 및 재사용해야 합니다.
AI 에이전트 평가 격차: 기업들이 자율성을 부여하면서 평가 신뢰도 감소
157개 기업을 대상으로 한 조사에서, 절반(50%)이 내부 평가를 통과한 AI 에이전트를 배포했으나 고객에게 실패한 경험이 있다고 보고했다. 현재 자동화된 평가를 완전히 신뢰하는 기업은 5%에 불과하며, 가장 큰 문제는 평가가 실제 결과와 잘 맞지 않는다는 것이다. 66%의 기업이 인간 개입 없이 자동화된 배포를 허용하거나 이를 위해 시스템을 개선하고 있다. 평가 도구는 분산되어 있으며, 실시간 품질 검사를 수행하는 기업은 약 25%에 불과하다.
Smartsheet, AWS에서 원격 MCP 서버 구축
Smartsheet는 AWS에서 원격 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버를 구축하여 AI 클라이언트가 Smartsheet의 데이터와 기능에 직접 접근할 수 있도록 했다. 이 서버는 내부 및 외부 AI 에이전트가 동일한 인프라에서 작동하도록 설계되었으며, Amazon Quick과 같은 AI 도우미가 자연어를 통해 Smartsheet의 기능을 활용할 수 있게 한다. Smartsheet는 이 최적화를 통해 30억 개 이상의 토큰을 절약했다.
Amazon Quick: 판매 조직을 위한 AI 어시스턴트
Amazon Quick은 판매 팀이 행정 업무에 소요되는 시간을 줄이고 판매에 더 집중할 수 있도록 돕는 AI 어시스턴트이다. Quick은 CRM, 이메일, 웹 분석 및 지원 시스템과 연결하여 구매 의도가 높은 잠재 고객을 자동으로 식별하고 우선 순위를 매긴다. 이를 통해 판매 팀은 더 많은 지역을 커버하고, 거래를 더 빠르게 성사시키며, 고객 충성도를 높일 수 있다.
NVIDIA Vera Rubin, 포스트 트레이닝 작업의 비용 대비 지능 극대화
NVIDIA는 에이전틱 AI의 포스트 트레이닝에서 지능을 극대화하기 위해 새로운 컴퓨팅 패턴을 도입했다. 포스트 트레이닝은 모델이 환경 변화에 적응하고 문제를 해결하는 과정으로, 지속적인 학습 사이클에서 모든 전방 및 후방 패스의 수익을 극대화하는 것이 목표이다. NVIDIA Nemotron 3 Ultra는 5500억 개의 파라미터를 가진 모델로, 실제 소프트웨어 버그의 약 70%를 수정하는 성과를 보였다. Vera Rubin 플랫폼은 블랙웰 세대의 4분의 1의 GPU로 가장 큰 모델을 훈련할 수 있도록 설계되었다.
일상 브라우저 작업을 위한 AI 인턴 Aye
Aye는 일상적인 브라우저 작업을 지원하는 교육 가능한 AI 인턴이다.
54%의 기업이 AI 에이전트 보안 사건을 경험하고 있음
107개 기업을 대상으로 한 조사에서 54%가 AI 에이전트 보안 사건(18%는 확인된 사건, 36%는 근접 사건)을 경험한 것으로 나타났다. 대부분의 에이전트가 자격 증명을 공유하고 있으며, 단지 32%만이 각 에이전트에 대해 관리되는 고유의 신원을 부여하고 있다. 기업들은 보안 예산의 작은 부분만을 AI 에이전트 보안에 할당하고 있으며, 30%만이 고위험 에이전트를 샌드박스에서 격리하고 있다.
기업 AI의 신뢰 문제와 검색 보완 생성의 현황
101개 기업을 대상으로 한 조사에서, AI 에이전트가 비즈니스 맥락을 신뢰할 수 있는 속도로 구축되지 않고 있다는 결과가 나왔다. 57%의 기업이 AI 에이전트가 자신감 있게 잘못된 답변을 생성한 경험이 있으며, 이는 주로 불완전하거나 일관되지 않은 비즈니스 맥락 때문이었다. 현재 58%의 기업이 관리되는 의미론적 레이어를 구축 중이나, 대부분은 아직 생산 단계에 이르지 못했다. OpenAI의 파일 검색과 Google의 Vertex AI Search가 각각 40%와 38%의 점유율로 주요 검색 도구로 자리 잡고 있으며, 기업들은 2026년까지 하이브리드 검색이 지배할 것으로 예상하고 있다.
Amazon Bedrock AgentCore와 Amazon Nova 2 Sonic을 활용한 레스토랑 전화 주문 AI 시스템 구축
레스토랑은 매달 평균 150통의 전화를 놓치며, 이 중 60%는 주문이나 예약을 하려는 고객의 전화이다. 이 문제를 해결하기 위해 Amazon Bedrock AgentCore와 Amazon Nova 2 Sonic을 사용하여 전화 주문 시스템을 구축하는 방법을 설명한다. 시스템은 전화번호로 전화를 받고, 주문을 처리하며, AWS Cloud Development Kit을 통해 전체 스택을 배포하고 SIP 게이트웨이를 통해 전화 통화를 에이전트로 연결한다. 이 시스템은 전화 네트워크를 통해 오디오를 처리하고, 에이전트는 메뉴와 주문 정보를 백엔드에서 가져온다.
Amazon Bedrock Managed Knowledge Base로 기업 검색 구축하기
Amazon Bedrock은 이제 Managed Knowledge Base를 일반 제공하며, 이는 기업 데이터에 대한 에이전트 검색 솔루션을 완전 관리한다. 이 서비스는 데이터 소스를 연결하고, 문서 접근 제어를 관리하며, 고속 검색을 지원한다. 사용자는 AWS Management Console을 통해 모델 선택 없이 간편하게 설정할 수 있으며, 기본 설정으로 몇 분 안에 첫 검색을 시작할 수 있다. Managed Knowledge Base는 Amazon S3, Microsoft SharePoint, Atlassian Confluence, Google Drive, Microsoft OneDrive와 같은 여섯 개의 네이티브 커넥터를 포함하고 있으며, 실시간 접근 제어 리스트(ACL) 체크를 통해 보안을 강화한다.
NVIDIA, AI 에이전트를 활용한 AI 모델 자동화
NVIDIA는 Cosmos 3, TAO 에이전트 기술, LoRA 및 AutoML을 사용하여 비전 모델의 후속 훈련을 자동화했다. 이 과정에서 에이전트 기반의 머신러닝 운영이 중요한 역할을 한다.
NVIDIA NeMo와 RL 에이전트 기술을 활용한 자동 연구 워크플로우 실행 방법
코딩 AI 에이전트는 장기적인 머신러닝(ML) 워크플로우에서 실용적인 운영자로 자리잡고 있다. 이들은 저장소를 검사하고, 런타임을 설정하며, 빌드 문제를 해결하고, 실험을 시작하고, 실행을 모니터링하며, 메트릭을 분석하고, 결과를 요약하는 등의 작업을 수행할 수 있다. 강화 학습(RL) 연구에서 이러한 기능은 필수 실험 인프라가 갖춰진 후에만 의미 있는 메트릭이 나타나기 때문에 중요하다.
기업 AI 조직의 에이전트 오케스트레이션 현황
101개 기업을 대상으로 한 조사에 따르면, 에이전트 오케스트레이션은 모델 제공 플랫폼으로 통합되고 있으며, Anthropic의 Claude가 40%로 가장 높은 점유율을 차지하고 있다. 그러나 대부분의 배포된 '에이전트'는 단일 프롬프트 챗봇에 불과하며, 진정한 다단계 오케스트레이션 워크플로우는 71%가 25% 이하로 평가하고 있다. 2026년까지 51%의 기업이 하이브리드 제어 플레인을 기대하고 있으며, 27%는 실시간 재정 통제가 부족하다.
Amazon Bedrock과 MCP 서버를 활용한 시각 지능 구축
AI의 실제 응용에서 시스템 간의 단절 문제를 해결하기 위해 컴퓨터 비전, Strands Agents, Model Context Protocol(MCP)을 통합하여 시각 정보를 수집하고 이해하며 행동할 수 있는 파이프라인을 구축했다. 이 통합은 인식, 의사결정, 행동 간의 전통적인 장벽을 줄여 AI 시스템이 인간 지능처럼 작동할 수 있도록 한다. 또한, AWS Identity and Access Management(IAM)를 통해 보안 관리를 중앙 집중화하고, Amazon S3, Amazon OpenSearch, Amazon Bedrock, Amazon Rekognition과 같은 AWS 서비스를 활용하여 데이터 관리 및 AI 도구 접근을 용이하게 한다.
iOS 27의 Siri AI와 기능 개선 사항
iOS 27의 첫 번째 공개 베타가 출시되었다. 이번 업데이트는 새로운 기능보다는 기존의 문제를 수정하고 시스템 전반의 속도를 향상시키는 데 중점을 두었다. 앱 실행, 사진 검색 결과, AirDrop 전송 속도가 빨라졌으며, 메시지 앱은 인라인 회신과 RCS 메시지에 대한 종단 간 암호화를 지원한다.
Bluesight의 Amazon Bedrock을 활용한 에이전틱 AI 솔루션 구축
Bluesight는 Amazon Bedrock AgentCore를 사용하여 340B 약물 가격 프로그램 준수를 위한 에이전틱 AI 솔루션 Prism을 개발했다. Prism Assistant for ControlCheck는 2026년 5월에 출시되어 20개 의료 시스템에서 사용 중이다. Bluesight는 약물 전환 감지와 GPO 계약을 통한 외래 약물 구매 제한을 해결하기 위해 여러 제품의 데이터를 통합하는 AI 아키텍처를 필요로 했다.
Anthropic의 Claude 모델, NVIDIA GB300에서 Azure에서 일반 제공 시작
Anthropic의 Claude 모델이 Microsoft Azure에서 NVIDIA GB300 Blackwell Ultra GPU를 사용하여 일반 제공되며, 기업들이 자율적이고 도메인 특화된 AI 에이전트를 구축할 수 있는 강력한 방법을 제공한다. Claude는 NVIDIA Quantum-X800 InfiniBand 네트워킹이 포함된 NVL72 시스템에서 실행되며, 기업들은 이를 통해 고급 작업을 수행할 수 있는 강력한 에이전트 시스템을 구축할 수 있다. NVIDIA는 Anthropic과 협력하여 개발자들이 NVIDIA 도구를 Anthropic 스택에 통합할 수 있도록 지원하고, 이를 통해 기업들은 Claude 에이전트에 도메인 특화 능력을 부여할 수 있다.
Sierra의 Natalie Meurer, 대화형 AI 에이전트를 위한 엔지니어링 역할 설명
Sierra의 Natalie Meurer는 120명 이상의 엔지니어 팀을 이끌며 기업 고객 서비스를 위한 대화형 AI 에이전트를 개발하고 있다. Forward deployed engineering(FDE)은 고객과 가까운 기술 직원을 배치하는 모델로 시작되었으나, 현재는 고객 운영, 제품 및 최종 사용자 경험을 이해하는 에이전트 개발과 시스템 통합을 결합한 역할로 확장되었다. Sierra는 이 역할을 '에이전트 엔지니어'라고 부르며, 고객과의 상호작용에서 발생하는 복잡한 문제를 해결하는 데 중점을 두고 있다.
AI 에이전트 스타트업 Lyzr, 1억 달러 자금 조달 추진
Lyzr Inc.는 기업이 인공지능 에이전트를 구축하는 데 도움을 주는 스타트업으로, 약 1억 달러 규모의 자금 조달을 추진하고 있다. 블룸버그에 따르면 이 거래에는 4억 달러 규모의 투자 관심이 모였으며, 실리콘밸리 펀드, 중동 벤처 캐피탈 및 금융 기관들이 포함되어 있다고 전해진다.