AI 에이전트
Mercor, AI 에이전트 훈련 환경 구축을 위해 Deeptune 인수
AI 훈련 데이터 회사 Mercor.io Corp.가 AI 에이전트를 훈련하는 데 사용되는 시뮬레이션 소프트웨어 환경을 구축하는 스타트업 Deeptune Inc.를 인수했다고 발표했다. 인수 조건은 공개되지 않았다. 이 거래는 Mercor CEO Brendan Foody가 Deeptune의 4,300만 달러 시리즈 A 투자에 개인 자금을 투자한 지 약 4개월 만에 성사되었다.
에이전틱 AI가 기업 소프트웨어의 본질을 변화시킨다
에이전틱 AI는 SaaS를 대체하지 않고 기업 소프트웨어의 근본적인 목적을 변화시킨다. 과거 20년간 기업 스택은 인간이 행위자인 구조로 구축되었으며, 소프트웨어는 기본적으로 데이터베이스에 양식, 권한, 워크플로우, 가격 페이지가 결합된 형태였다. 그러나 이제 행위자가 변화하고 있다.
Simba 3.2 기반 음성 에이전트
Simba 3.2는 세계 1위의 음성 모델로, 이를 기반으로 한 음성 에이전트가 제공된다.
NVIDIA BioNeMo 에이전트 툴킷을 통한 생체분자 구조 예측 및 공동 접힘 성능 향상
OpenFold3와 같은 모델을 활용한 생체분자 구조 예측 및 공동 접힘이 약물 발견과 단백질 설계를 위한 대규모 작업으로 자리잡았다. 이러한 작업은 점점 더 AI 에이전트에 의해 주도되며, 파이프라인의 모든 단계가 빠르고 확장 가능해야 한다. 여기에는 다중 서열 정렬(MSA) 생성, 공동 접힘 추론, 서비스, 다중 GPU 확장이 포함된다.
KTern.AI, Amazon Bedrock AgentCore를 활용한 SAP 변환을 위한 AI 에이전트 구축
KTern.AI는 Amazon Bedrock AgentCore를 사용해 SAP 디지털 변환을 위한 AI 에이전트를 구축하였다. 이 에이전트들은 재설계, 표준 적합, 코드 분석, 재무 및 판매 프로세스의 예외 탐색을 포함한 워크플로우를 자율적으로 조정하며, 맞춤형 에이전트 인프라 없이 자동화를 실현한다. KTern.AI는 SAP S/4HANA 마이그레이션과 디지털 변환 프로그램을 가속화하며, 데이터 기반의 하이퍼 자동화를 통해 7배 빠른 변환과 24%의 노력 절감을 제공한다.
Nathan의 개인 AI 인프라: Daniel Miessler의 감사
Daniel Miessler는 Nathan의 개인 AI 인프라를 논의하며, 1GB 데이터베이스를 가진 Claude Code 인스턴스와 독립적으로 일정 관리, 커뮤니케이션, 프로젝트를 처리하는 두 개의 자율 AI '직원'을 소개했다. 또한, AI-인간 상호작용의 사회적 규범, '이상적인 상태'를 AI와 공유하는 이유, 그리고 'Bitter Lesson engineering' 개념을 설명했다. Mercury는 가상 카드, 지출 한도, 상인/카테고리 잠금 기능을 제공하며, Sequence는 복잡한 가격 책정을 위한 전체 수익 워크플로우를 처리한다. Claude는 연구, 작문, 코딩, 조직을 지원하는 AI 협업 도구이다.
Cursor의 사이드 채팅 및 대화 검색 기능 업데이트
이번 업데이트에서는 사이드 채팅 기능이 추가되어 주 대화와 함께 질문하고 아이디어를 탐색할 수 있게 되었다. 사용자는 `/side`, `/btw`, 또는 채팅 패널 상단의 플러스 버튼을 통해 새로운 사이드 채팅을 생성할 수 있으며, 각 사이드 채팅은 독립적인 에이전트 대화로 후속 질문이나 검토가 가능하다. 대화 검색 기능도 개선되어, 에이전트 대화의 기록을 더 빠르게 검색할 수 있으며, 명령 팔레트(Cmd+K)를 통해 에이전트 전사 검색이 가능하다. 프로젝트 및 레포 picker도 간소화되어 GitHub, GitLab, Azure DevOps와 연결할 수 있는 기능이 추가되었다.
Context Graph를 통한 능동적 기업 에이전트 개발
이 논문은 능동적 에이전트의 필요성을 주장하며, Context Graph라는 실시간 관계형 데이터 구조를 제안한다. 이 구조는 기업 엔티티, 그 관계 및 상태 변화를 모델링한다. Delta Detection Engine은 상태 변화를 지속적으로 모니터링하고, Proactivity Scorer는 긴급성, 관련성, 페르소나 적합성에 따라 후보 통찰력을 평가한다. LLM 기반의 Surfacing Layer는 정렬된 알림을 제공한다. 평가 결과, Context Graph 기반의 능동성이 Precision@5 0.83, 허위 긍정률 0.11을 달성하며, 반응적 기준선의 평균 정보 탐색 시간을 47분에서 30초 미만으로 단축시킨다.
AI국민비서 에이전트 개발 과정 공유
네이버 ENGINEERING DAY 2026에서 AI국민비서 에이전트 개발 과정에 대한 발표가 이루어졌다. 발표에서는 프로젝트 개요, 모델 선택, 문제의 난이도 낮추기, 속도 최적화, Safety 대응, 평가/QA 체계, 경쟁사 대비 차별점 등 다양한 주제를 다루었다. 발표는 공공서비스 접근성 개선과 네이버 HyperClovaX 모델에 관심이 있는 사람들을 대상으로 하였다.
AWS에서 Stardog와 Amazon Bedrock AgentCore를 사용한 의미적 레이어 구축
이 글에서는 Stardog의 Semantic AI Application을 사용하여 Amazon Aurora와 Amazon Redshift에서 AWS의 의미적 레이어를 구축하는 방법과 Amazon Bedrock AgentCore에서 Strands Agents 에이전트를 실행하여 ETL 없이 고객 360 질문에 답하는 방법을 보여준다. AWS의 데이터는 Amazon Aurora, Amazon Redshift, Amazon S3 등 다양한 시스템에 분산되어 있으며, AI 에이전트가 이들 데이터를 동시에 처리할 수 있도록 하는 것이 주요 도전 과제이다. 의미적 레이어는 비즈니스 데이터의 개념, 관계, 속성 및 규칙을 캡처하여 AI 에이전트가 여러 출처에서 답변을 구성할 수 있도록 돕는다.
NVIDIA Omniverse와 OpenUSD를 활용한 Vision AI 에이전트 정확도 향상 방법
NVIDIA는 Vision AI 에이전트를 통해 물리적 세계의 비디오 데이터를 운영 지능으로 변환하는 방법을 제시하고 있다. Gartner는 2028년까지 기업 관리 데이터의 3분의 2 이상이 데이터 센터나 클라우드 외부에서 생성되고 처리될 것이라고 예측하며, 2029년까지 전 세계의 3분의 2 이상 기업이 엣지 AI를 배포할 것이라고 밝혔다. NVIDIA의 Metropolis 에이전트 기술과 블루프린트는 개발자들이 Vision AI 에이전트를 구축하고 최적화하는 데 필요한 재사용 가능한 워크플로우를 제공하며, OpenUSD는 3D 환경을 설명하고 재사용하는 공통 프레임워크를 제공한다. Roboflow는 NVIDIA Defect Image Generation 기술을 통합하여 실제 훈련 데이터가 부족할 때 합성 결함 이미지를 생성해 고객에게 제공하고 있다.
Introspection의 Autoresearch: 자기 개선 에이전트를 위한 피드백 루프
Introspection의 Roland Gavrilescu는 AI Engineer World’s Fair에서 autoresearch에 대해 설명했다. 이 개념은 에이전트가 피드백 신호와 인간 입력을 사용하여 시스템을 유지하고 개선하는 '외부 루프'를 구축하는 것이다. Gavrilescu는 xAI에서 에이전트 인프라와 클라우드 에이전트 작업을 하던 중 새로운 에이전트 형태를 탐구하고자 Introspection을 설립하게 되었다. 그는 autoresearch가 실험 개선에 기여할 수 있지만, 생산 환경에서의 루프 구현이 중요하다고 강조했다. 또한, 에이전트 레시피라는 개념을 도입하여 인간 전문 지식을 인코딩하는 데 필요한 구성 요소를 통합하는 방법을 제안했다.
Microsoft Foundry의 에이전트 배포: Microsoft 365 Copilot 및 Teams와의 통합
Microsoft Foundry는 에이전트를 Microsoft 365 Copilot과 Teams에 직접 게시할 수 있는 기능을 제공하며, 이는 다음 달에 일반 제공될 예정이다. Autopilot 에이전트는 자율적으로 작동하며, 사용자 계정을 통해 팀과 협력할 수 있다. Foundry Workstream Manager는 Teams 그룹 채팅에서 작업을 관리하고, 대화 요약, 마감일 추적, 업데이트 조정 등의 기능을 제공하는 에이전트로, 사용자 맞춤형으로 설정할 수 있는 코드 샘플이 제공된다.
Cursor의 새로운 자동 검토 실행 모드
Auto-review는 Cursor가 승인 프롬프트를 줄이고 안전하게 실행할 수 있도록 하는 새로운 실행 모드이다. 이 모드는 Shell, MCP, Fetch 도구 호출에 적용되며, 허용된 호출은 즉시 실행되고 샌드박스에서 실행 가능한 호출은 샌드박스에서 실행된다. 나머지 에이전트 작업은 분류기 서브 에이전트로 전달되어 호출을 허용할지, 다른 접근 방식을 시도할지, 또는 사용자의 승인을 요청할지를 결정한다. 실행 모드는 **Settings > Cursor Settings > Agents > Approvals & Execution**에서 구성할 수 있으며, 분류기 에이전트에 사용자 정의 지침을 제공하여 방향을 조정할 수 있다.
Modal, 3억 5천 5백만 달러 시리즈 C 투자 유치
Modal은 3억 5천 5백만 달러의 시리즈 C 투자를 유치하며, AI 에이전트 경험을 위한 인프라의 필요성을 강조하고 있다. Modal은 서버리스 기능, 탄력적 추론, GPU 스냅샷, 자동 엔드포인트 등 다양한 AI 클라우드 기능을 제공하며, 17개 클라우드 제공업체의 용량 풀을 운영하고 있다. 에이전트는 빠른 반복과 피드백 루프가 필요하며, 이를 위해 전통적인 개발자 경험에서 에이전트 경험으로의 전환이 필요하다고 설명하고 있다.
NVIDIA Nemotron 3 Ultra, LangChain Deep Agents와 함께 성능 향상
NVIDIA Nemotron 3 Ultra는 LangChain의 Deep Agents 하네스를 조정하여 최고 정확도를 달성하고, 더 많은 작업을 높은 처리량으로 수행하며, 선도적인 폐쇄형 모델보다 10배 낮은 추론 비용으로 운영된다. Nemotron 3 Ultra는 LangChain의 Deep Agents 벤치마크에서 비즈니스 작업 동등성을 달성했으며, 모델 재훈련 없이 환경 조정을 통해 성능을 개선하였다. LangChain의 에이전트 엔지니어링 플랫폼은 매달 2억 회 이상 다운로드되고 있다.
AI 에이전트의 소프트웨어 사용 변화와 Salesforce의 Headless 360 발표
Seema Amble, Steven Sinofsky, Elena Burger는 AI 에이전트가 소프트웨어의 주요 사용자가 되는 경우에 대해 논의한다. 이들은 '헤드리스' 소프트웨어의 부상, API와 에이전틱 워크플로우가 기업 애플리케이션을 어떻게 재편하는지, 그리고 전통적인 SaaS 제품이 기록 시스템으로 변모하고 있는지에 대해 이야기한다. Salesforce의 Headless 360 발표와 MCP, 기업 소프트웨어 아키텍처에 대해서도 다루며, AI가 기업의 데이터 상호작용 방식을 어떻게 근본적으로 변화시킬 수 있는지를 탐구한다.
이벤트 기반 MSA에서 AI 에이전트의 유지보수 비용 증가
이벤트 기반 MSA(Microservice Architecture)는 주문, 결제, 재고, 알림 서비스가 각자의 역할을 수행하며 장애 격리를 제공하지만, AI 에이전트가 유지보수를 맡기 시작하면 이벤트 흐름을 다시 이해하고 검증하는 데 드는 비용이 증가한다. AI는 현재 저장소 내에서만 수정안을 만들 수 있어, 다른 서비스의 이벤트 소비 방식을 고려하지 않으면 이벤트 계약을 깨뜨릴 수 있다. 따라서 AI와 함께 이벤트 기반 MSA를 운영하려면 변경 전후를 확인할 수 있는 절차가 필요하다.
Woodside Energy의 AI 시스템 구축 및 운영
Woodside Energy는 예측 분석, 최적화 시스템, 머신러닝 도구를 활용하여 탐사, 드릴링, 유지보수 및 플랜트 운영에 AI를 적용해왔다. 이 회사는 안전과 신뢰성이 중요한 에너지 산업에서 AI를 통해 운영 데이터를 활용하여 고부가가치 사용 사례를 창출하고 있다. AI 시스템은 인간 운영자를 대체하는 것이 아니라, 복잡한 산업 작업을 지원하도록 설계되었으며, 'Startup Advisor'와 같은 AI 코파일럿이 LNG 플랜트 시작 과정을 관리하는 데 도움을 준다. Woodside는 AI를 기존 프로세스에 단순히 추가하는 것이 아니라, 작업 방식을 재구상하는 데 집중하고 있다.
AI 에이전트가 스트리밍 품질을 17% 개선한 사례
네이버의 NAVER Engineering Day 2026에서 발표된 내용에 따르면, Karpathy의 AutoResearch 방법론을 적용하여 AI 에이전트가 코드를 자율적으로 수정, 빌드, 실험, 판정하는 루프를 구축하였고, 이를 통해 스트리밍 품질(QoE)을 17% 개선한 사례가 소개되었다. 발표는 스트리밍 및 플레이어 개발에 관심 있는 엔지니어와 AI 에이전트를 실무 코드 최적화에 활용하고자 하는 개발자를 대상으로 하였다.
Fable 5 재출시 및 Claude Sonnet 5의 가격 정보
Fable 5가 모든 유료 사용자에게 재출시되었으며, 7월 7일까지 구독 플랜에 포함된다. Fable은 원격 작업 프로젝트의 16%를 수행할 수 있으며, Opus 4.8의 두 배에 해당한다. Claude Sonnet 5는 대부분의 에이전트 작업에서 Opus 4.8에 근접한 성능을 보이며, 토큰당 가격이 더 저렴하지만 실제로는 작업당 비용이 비슷하다. Claude Sonnet 5는 Free/Pro의 기본 모델로 제공되며, 8월 31일까지 백만 토큰당 $2/$10의 출시 가격이 적용된다.
Cursor iOS 앱, 모든 유료 플랜에서 공개 베타 출시
Cursor for iOS가 모든 유료 플랜에서 공개 베타로 제공된다. 사용자는 모바일 앱에서 레포를 선택하고 데스크톱 앱과 동일한 방식으로 에이전트를 실행할 수 있다. 클라우드 에이전트는 격리된 가상 머신에서 실행되며, 원격 제어 기능을 통해 컴퓨터에서 실행 중인 에이전트를 모바일로 계속 제어할 수 있다. 또한, 에이전트의 상태를 잠금 화면에서 실시간으로 확인하고, 푸시 알림을 통해 에이전트의 작업 완료나 입력 필요 시 알림을 받을 수 있다. 앱을 통해 데모, 스크린샷, 로그 등을 검토하고 직접 PR을 병합할 수 있다.
Woodside Energy의 AI 시스템 도입과 운영 최적화
Woodside Energy는 예측 분석, 최적화 시스템 및 머신러닝 도구를 활용하여 탐사, 드릴링, 유지보수 및 플랜트 운영에 AI를 적용하고 있다. 이 회사는 운영 데이터의 대량 수집을 통해 고부가가치의 사용 사례를 창출하고 있으며, AI 시스템은 인간 운영자를 대체하기보다는 고위험 환경에서의 전문성을 보완하는 방향으로 설계되고 있다. 특히, 'Startup Advisor'라는 AI 코파일러는 액화천연가스(LNG) 플랜트의 복잡한 시작 과정을 지원한다. Woodside는 AI를 기존 프로세스에 단순히 추가하는 것이 아니라, 업무 방식을 재구상하는 데 중점을 두고 있다.
SkillOpt: 에이전트 기술을 훈련 가능한 매개변수로 전환
SkillOpt는 에이전트의 기술 파일을 훈련 가능한 매개변수로 간주하여, 모델 가중치를 변경하지 않고도 에이전트의 행동을 더 신뢰할 수 있게 만든다. 이 방법은 52개의 평가 셀에서 모든 경우에 대해 최상의 성능을 기록했으며, GPT-5.5를 사용할 경우 평균 성능을 58.8에서 82.3으로 향상시켰다. SkillOpt는 기술 편집을 텍스트 공간에서의 전방-후방-업데이트 주기로 조직하고, 유효성 검사를 통해 최적의 기술을 선택하여 기술의 불확실한 진화를 방지한다.