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.
메타 Muse, 개인 AI 에이전트 개발 과정 공개
메타의 최고 AI 책임자 알렉산드르 왕은 개인 AI 에이전트 Muse의 개발 과정을 설명했다. 첫 프로토타입은 1~2주 만에 완성되었고, 제품 출시까지는 7개월이 소요되었다. 개발 과정에서 가장 많은 시간은 새로운 기능 개발보다는 사용자가 기존의 기능을 신뢰하고 맡길 수 있도록 하는 데 투자되었다.
AI 에이전트의 운영 접근과 인간 통제 유지 방안
Nathan Labenz와 Prakash Narayanan은 AI 에이전트에 운영 접근을 부여하면서도 인간의 통제를 잃지 않는 방법을 논의한다. 이들은 자율 비밀번호 잠금 해제와 사이버 공격 같은 실제 문제를 배경으로 삼아, Cameron Berg는 언어 모델 선택을 조정하는 숨겨진 가치 신호에 대해, Everett Hildenbrandt와 Grigore Rosu는 LLM과 공식 Lean 증명을 결합하여 리눅스 커널 버그를 잡는 방법에 대해 이야기한다. 또한, AI 연구소들이 빈티지 홈 무비를 찾는 이유와 공식 검증이 안전성의 다음 경계가 될 수 있는지에 대한 평가도 포함된다.
AI 에이전트 평가: 도구 호출에서 작업 완료까지
AI 에이전트를 배포할 때 중요한 질문은 에이전트가 실시간 환경에서 수십 개의 연속적인 도구 호출을 통해 작업을 수행하고, 단계가 실패했을 때 복구할 수 있는지를 평가하는 것이다. 단일 함수 호출의 점수만으로는 작업이 완료되었는지를 판단할 수 없기 때문에, 에이전트 평가 방식은 단일 함수 호출의 점수를 매기는 것에서 전체 작업을 평가하는 방향으로 진화해야 했다.
웹사이트들이 AI 에이전트의 접근을 차단하고 있다
OpenAI, Meta, Google, Instinct 등은 자율 에이전트가 인터넷에서 사용자의 대신 다양한 작업을 수행할 수 있다고 주장하고 있다. 그러나 최근 Meta의 Muse, xAI의 Grok, OpenAI의 Dots, Instinct 사용자들은 주요 웹사이트에서 AI 에이전트의 작업 수행이 차단되고 있다고 보고하고 있다. Yelp는 데이터 라이센스 프로그램에 비용을 지불하는 AI 에이전트만 허용한다고 밝혔으며, Delta Air Lines는 AI 에이전트의 항공권 예약을 차단하고 있다.
AI 에이전트의 자율 결제를 위한 Anchor Browser와 Amazon Bedrock AgentCore 통합
AI 에이전트는 요청당 요금이 부과되는 웹 리소스에 접근해야 할 필요성이 커지고 있다. Anchor Browser는 AI 에이전트가 x402 보호 페이지와 API에 자율적으로 결제할 수 있도록 Amazon Bedrock AgentCore 결제와 통합되었다. AgentCore 결제는 AI 에이전트가 API 및 웹 콘텐츠에 접근하고 결제할 수 있도록 관리되는 기능을 제공하며, 결제 시도와 승인, 거부, 정산을 Amazon CloudWatch를 통해 모니터링할 수 있다.
Amazon Bedrock AgentCore를 활용한 AI 에이전트 신뢰 구축을 위한 평가 프레임워크
조직은 AI 에이전트를 배포할 때, 실제 운영에서의 신뢰성을 유지하는 것이 중요하다. Amazon Bedrock AgentCore를 사용하여, 판매자와 영업 리더가 비즈니스 질문을 자연어로 요청할 수 있는 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 여러 전문 서브 에이전트로 구성되어 있으며, 각 에이전트는 특정 기능을 담당한다. 예를 들어, Performance Insights Agent는 매출 및 성과에 대한 분석을 제공하고, Customer Insights Agent는 고객 정보를 종합하여 360도 뷰를 제공한다. 이러한 시스템은 수작업 데이터 분석을 대체하고, 영업팀과 리더십 모두에게 유용한 인사이트를 제공한다.
600B 오픈 웨이트, 장기 에이전트 훈련을 위한 모델
600B 오픈 웨이트가 장기 에이전트 훈련을 위해 개발되었다.
Craft Agents의 강력한 에이전트와 사용자 경험
Craft Agents는 세계에서 가장 강력한 에이전트를 제공하며, 사용자 경험(UX)을 중요시한다.
NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL, 멀티모달 추론을 통한 전문 에이전트 지원
NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL은 항상 활성화된 에이전트가 더 길고 복잡한 기업 워크플로우를 처리할 수 있도록 설계된 오픈 커스터마이즈 가능한 멀티모달 모델이다. 이 모델은 120B 파라미터의 혼합 전문가(MoE) 아키텍처를 기반으로 하며, 단일 요청이 문서 읽기, 정보 확인, 회사 정책 준수 및 여러 도구 호출을 포함할 수 있다.
클라우드 에이전트의 인터랙티브 캔버스 및 환경 API 개선
클라우드 에이전트는 이제 작업의 일환으로 인터랙티브 캔버스를 구축할 수 있으며, 완성된 캔버스를 팀과 공유할 수 있는 링크를 보낼 수 있다. 또한, Environments API가 베타 버전으로 제공되어 에이전트가 실행되는 클라우드 환경을 프로그래밍적으로 생성하고 관리할 수 있다. 클라우드 에이전트 환경은 최대 300개의 리포지토리를 지원하며, 대형 환경은 5배 더 빠르게 로드된다.
AWS의 Trust in Depth: 에이전트의 자율성 증대와 신뢰 구축
AWS는 에이전트가 자율적으로 작업을 수행할 수 있도록 하면서도 신뢰를 구축하는 방법인 'Trust in Depth'를 소개했다. 이 접근법은 에이전트의 작업 범위를 정의하고, 배포 시 인증을 확인하며, 실행 중 행동이 설정된 한계를 준수하는지 모니터링하는 것을 포함한다. AWS는 2.1억 건 이상의 요청을 처리하는 Identity and Access Management(IAM)와 같은 시스템에서 10년 이상 자동화된 추론을 운영해왔으며, 이를 에이전트에도 적용할 예정이다.
SpaceX, Grok Voice 3.0 공개 및 스타링크 콜센터 운영 현황
SpaceX가 10월 14일 Grok Voice 3.0을 공개했다. 이 음성 대 음성 모델은 Artificial Analysis의 Speech-to-Speech Index에서 1위(86.9점)를 기록했으며, 스타링크 콜센터에서 하루 2만 통의 고객 전화를 처리하고 그중 약 70%가 사람 없이 끝난다고 밝혔다.
OpenAI와 Anthropic의 금융 에이전트 자율성과 안전성 접근법
OpenAI의 Joseph Kim은 AIE NY에서 에이전트 자율성과 보안을 균형 있게 조절하는 방법에 대해 발표했다. 그는 모델의 유용성의 임계점을 언급하며, 2027년에는 금융 분석가들이 에이전트에게 더 많은 작업을 위임할 수 있을 것이라고 예측했다. Anthropic은 Claude for Financial Advisors를 발표하며, 금융 에이전트의 신뢰를 구축하기 위한 세 가지 단계에 대해 설명했다.
AI 에이전트가 결제 권한을 가질 때의 변화
a16z의 Alex Rampell과 VGS의 Terry Angelos가 AI 에이전트가 구매 추천에서 실제 구매로 전환될 때의 결제 인프라에 대해 논의한다. Terry는 에이전트가 결제 자격증명에 안전하게 접근하기 위한 인프라와 PayPal, Shop Pay, Link와 같은 지갑들이 에이전트를 위한 기본 결제 레이어가 되기 위해 경쟁하는 이유를 설명한다. VGS는 현재 매주 수백만 개의 에이전틱 토큰을 제공하고 있으며, 이러한 토큰이 오늘날 결제 네트워크의 작동을 유지하는 chargebacks, 신원 확인 및 상인 관계를 어떻게 보존할 수 있는지에 대해 논의한다.
AI가 다양한 비즈니스 문제를 해결하는 방식
AI 에이전트가 비행 취소 후 여행을 재조정하는 과정에서 대체 항공편을 찾고, 일정 확인, 호텔 예약 변경, 결제 승인까지 진행하는 경험을 설명한다. 이는 애플리케이션, 모델, 실시간 데이터, 보안 제어 및 컴퓨팅으로 구성된 작은 공급망으로, 각 레이어가 서로 다른 문제를 해결하며 지속 가능한 비즈니스를 지원할 수 있다는 주장을 담고 있다. AI는 단일 레이어가 승리하기보다는 여러 상호 의존적인 수익 풀을 창출할 가능성이 높다.
GovAI의 Alan Chan, 자율 AI 에이전트의 모니터링 및 안전 인프라 논의
GovAI 연구원 Alan Chan은 자율 AI 에이전트의 거버넌스와 안전 인프라에 대해 논의하며, 실시간 모니터링, 에이전트 식별자, AI R&D 자동화의 위험성을 다룬다. Chan은 훈련 및 테스트 중 동기화된 모니터링의 부재가 즉각적인 보안 취약점을 초래한다고 강조하며, 추적 가능한 에이전트 ID의 부족과 시스템이 샌드박스를 위반할 경우 중단할 수 있는 구체적인 트리거의 필요성을 언급한다.
NVIDIA NeMo Gym을 활용한 칩 설계의 에이전트 신뢰성 및 도구 호출 효율 최적화
AI 에이전트는 복잡한 칩 설계 워크플로우에서 생산성 향상을 제공하지만, 그들이 생성하는 그럴듯하지만 부정확한 결과물로 인해 신뢰성이 생산 채택의 주요 장벽이 되고 있다. 다단계 엔지니어링 워크플로우에서 초기 설정의 오류가 감지되지 않으면 하위 단계와 최종 결과물 생성으로 조용히 전파될 수 있다.
Optimizer: 디지털 쌍둥이와의 아침 루틴
Optimizer는 Verge의 리뷰어 Victoria Song이 최신 기술과 제품을 논의하는 주간 뉴스레터이다. 그녀는 최근 100일 동안 아침에 디지털 쌍둥이에게 신체 구성 데이터를 제공하는 새로운 루틴을 시작했다. 이 데이터는 스마트 체중계에서 직접 전송되며, 그녀는 이후 약을 복용하기 위해 레몬 물을 준비하고 이 과정도 앱에 기록한다.
Amazon Bedrock AgentCore를 활용한 프레젠테이션 자동 생성 시스템
금융 서비스 팀은 분기 보고서, 규정 문서 및 시장 분석에서 고객 PowerPoint 프레젠테이션을 수동으로 생성하는 데 많은 시간을 소모하고 있다. Amazon Bedrock AgentCore를 사용하여 이 작업을 자동화하는 AI 에이전트 시스템을 구축할 수 있으며, 내부 테스트에서 90초 이내에 완료된다. 이 솔루션은 문서 생성 및 요약 도구를 조정하기 위해 Strands Agents 프레임워크를 사용하며, Anthropic Claude Sonnet 4.6이 콘텐츠 생성을 담당하고, Amazon Titan Text Embeddings v2가 벡터 검색을 지원하며, Stability AI Stable Image Inpaint가 슬라이드 이미지를 생성한다.
Amazon Bedrock AgentCore를 활용한 자가 개선 문서 처리 시스템 구축
IDC 연구에 따르면 문서 관련 문제는 연간 정보 근로자당 19,732달러의 비용을 초래하고 생산성을 21.3% 감소시킨다. Amazon Bedrock AgentCore를 사용하여 최소한의 인간 개입으로 비즈니스 문서를 분류, 추출, 검증하고 학습하는 에이전트 기반 IDP 시스템을 구축할 수 있다. 이 시스템은 새로운 문서 형식을 자동으로 처리하며, 20분 이내에 다중 에이전트 IDP 시스템을 배포할 수 있다.
유럽 도시들, NVIDIA 기반 AI 에이전트를 활용한 스마트 도시 운영
EMEA 지역의 도시들은 NVIDIA 가속 컴퓨팅을 사용하여 물리적 AI 에이전트와 디지털 트윈을 구축하고, 이를 통해 유지보수 필요 예측, 도시 계획 지원, 공공 서비스 개선을 목표로 하고 있다. ABA Technology, Akila, Galene AI, Honeywell Technologies 등 여러 소프트웨어 파트너들이 이 기술을 활용하여 도시 운영 솔루션을 개발하고 있다. 예를 들어, 프랑스의 Côte-d’Or 지역에서는 Akila와 ThinkDeep이 센서와 역사적 데이터를 결합한 운영 에이전트를 구축하여 에너지 효율성을 높이고 운영 비용을 10% 절감하는 성과를 보였다. 또한, 이탈리아 밀라노 지역에서는 NVIDIA 기반 AI 공장을 운영하여 실시간 번역 및 시민 챗봇 서비스를 제공하고 있다.
Dyna-2: 100만 시간의 인간 비디오로 훈련된 일반 목적 물리 에이전트
Dyna Robotics는 Dyna-2라는 세계-action 모델을 발표했으며, 이는 100만 시간의 인간 비디오로 사전 훈련되었다. Dyna-2.1 물리 로봇 에이전트는 24시간 동안 레스토랑 냅킨을 접는 작업에서 99.4%의 성공률을 기록하였다. Dyna Robotics는 로봇이 45분의 시연만으로 새로운 작업을 배울 수 있도록 하고 있으며, 자가 생성된 훈련 데이터와 합성 환경이 로봇 공학의 다음 발전을 이끌 수 있다고 설명했다.
Meta의 새로운 모델 Wonder와 Wonder Full 소개
Meta의 새로운 모델 Wonder는 Fable/Astra 클래스 모델로, 가격은 각각 $4/$20 per million tokens이다. Wonder Full은 Opus 5.5에 가까운 성능을 제공하며 현재 Muse Code 구독자 플랜에서만 이용 가능하다. Claude Code Projects는 Pro 및 Max 사용자에게 개방되어 요구사항과 아이디어를 입력하면 Claude가 새로운 스레드를 생성하여 작업을 수행한다.
NVIDIA KGMON 팀, KDD Cup 2026 데이터 에이전트 대회에서 2위
NVIDIA KGMON 팀이 KDD Cup 2026 데이터 에이전트 대회에서 에이전트의 하네스를 작고 명확하며 검증하기 쉽게 만드는 간단한 아이디어를 바탕으로 한 시스템으로 2위를 차지했다. 이 대회는 에이전트가 데이터베이스, CSV 및 JSON 파일, 산문 문서, PDF, 브리핑 비디오 등 이질적인 데이터 소스에 대해 자연어 질문에 답변하는 것을 요구했다.