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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.
Foundry Agent Service의 에이전트 최적화기 소개
Foundry Agent Service에서 에이전트 최적화기를 소개하며, 이는 호스팅된 에이전트를 정의된 기준에 따라 평가하고 더 나은 구성을 생성하여 결과를 순위 매기는 기능을 제공한다. 최적화기는 클라우드에서 실행되며, azd ai agent optimize 명령어로 시작할 수 있다. 에이전트의 성능을 향상시키기 위해 시스템 프롬프트, 기술 및 도구를 자동으로 수정하고, 결과는 점수로 정렬되어 최적의 구성을 배포할 수 있다. 최적화 과정은 몇 분 내에 완료되며, 추가 인프라를 필요로 하지 않는다.
Foundry Agent Service의 절차적 메모리 기능 및 관리 경험 개선
Foundry Agent Service는 절차적 메모리 기능을 도입하여 에이전트의 신뢰성을 향상시킨다. 이 기능은 성공적인 실행 패턴을 유지하고 재사용하여 복잡한 작업 흐름을 더 신뢰성 있게 수행할 수 있도록 돕는다. 새로운 메모리 관리 경험을 통해 개발자는 저장된 메모리를 직접 확인하고 관리할 수 있으며, 메모리 TTL(Time-to-Live) 설정, 멀티모달 지원, 직접 메모리 명령 기능이 추가되었다. 또한, Microsoft Agent Framework에 파일 기반 메모리 지원이 추가되어 개발자가 간편하게 시작하고 확장할 수 있는 경로를 제공한다.
A2A 프로토콜과 에이전트 간 통신의 중요성
A2A(Agent-to-Agent) 통신은 서로 다른 에이전트가 작업을 나누고 상태를 주고받는 프로토콜로, A2A Protocol v1.0이 production-ready open standard로 발표되었다. 이 표준은 기능 탐색, 모달리티 협상, 협업 작업 관리, 보안 정보 교환 등을 포함한다. MCP(Model Context Protocol)도 에이전트 간 통신과 기업 관리 체계를 확장하는 방향으로 발전하고 있으며, Y Combinator는 AI 에이전트가 인터넷의 다음 사용자 집단이 될 수 있다고 언급했다.
SWE-bench, 2024년 소프트웨어 엔지니어링 작업 측정
SWE-bench 작업은 AI 에이전트를 GitHub 이슈 수준의 소프트웨어 엔지니어링 작업에서 측정한다. 2024년 소프트웨어 엔지니어링 작업을 다루는 에이전트의 진행 상황을 측정하는 중요한 작업 중 하나였다. Ofir Press와 Carlos E. Jimenez 두 창립자와의 인터뷰를 통해 LLM 기반 에이전트의 현황에 대한 아이디어를 공유했다.
Anthropic, Slack에서 Claude Tag로 대체하여 항상 켜져 있는 AI 동료 제공
Anthropic은 기존 Claude in Slack 앱을 종료하고, 항상 켜져 있는 대안인 Claude Tag를 도입한다고 발표했다. Claude Tag는 조직의 Slack 인스턴스에 '팀원'으로 참여하여 관리자가 결정한 채널과 도구, 데이터, 코드베이스에 접근할 수 있다. 사용자는 채널 내에서 @Claude를 태그하여 다양한 작업을 위임할 수 있으며, Claude Tag는 환경에 대한 맥락을 구축하고, 코드 작성, 제품 메트릭 추적, 지원 티켓 처리 등의 작업을 수행할 수 있다. 기존의 Claude-Slack 커넥터는 8월 3일에 서비스 종료되며, Enterprise 및 Teams 고객은 오늘부터 Tag에 접근할 수 있다. Tag는 채널 내에서 상호작용하는 모든 사용자와 동일한 Claude를 공유하며, 사용자가 매번 설명할 필요 없이 장기적으로 학습한다.
AI 에이전트에 대한 기술 전문가의 신뢰 증가
Gartner는 2026년을 기업들이 AI 프로젝트를 전략적 비즈니스 목표에 맞추는 '전환점'으로 보고 있다. McKinsey에 따르면 IT 인프라 비용은 2030년까지 2~3배 증가할 것으로 예상되며, 기술 팀은 AI 에이전트를 활용하여 업무를 자동화하고 전체 워크플로를 관리하는 데 집중하고 있다. 기술 전문가들은 에이전트가 일상 업무를 간소화하고 성과를 개선하며 반복 작업을 줄이는 데 도움을 준다고 믿고 있으며, 데이터 품질 모니터링 및 시각화 이상 탐지와 같은 데이터 워크플로에서 에이전트에 대한 신뢰가 가장 높다. 이 보고서는 300명의 글로벌 기술 전문가를 대상으로 한 조사 결과를 바탕으로 작성되었다.
AI 도구를 '직원'으로 간주할 때 발생하는 문제
Boston University의 Emma Wiles 교수의 연구에 따르면, AI 도구를 '직원'으로 간주할 경우 사람들은 오류를 18% 더 많이 놓치는 것으로 나타났다. 연구에 참여한 관리자 중 23%는 AI 에이전트를 직원으로 간주하고 있으며, AI 도구가 직원으로 프레임될 때 사용자는 자신의 책임을 덜 느끼고, AI의 문제 작업을 관리자에게 보고할 가능성이 44% 증가한다. 이는 AI 에이전트가 의료, 교육, 정부 등 다양한 분야에 통합될 때 인간의 잘못된 결정에 대한 책임을 회피하는 경향을 초래할 수 있다.
NVIDIA AI-Q Blueprint를 Oracle Cloud Infrastructure에 배포하기
AI 에이전트는 지난 2년 동안 많은 변화가 있었다. 초기 에이전트는 단일 질문에만 답할 수 있었으나, 이후 다중 턴 채팅이 가능해졌고, 현재는 긴 작업을 계획하고 하위 에이전트 간의 작업을 분할하며, 긴 작업 동안 컨텍스트를 유지하고 안전한 샌드박스에서 도구를 실행하는 긴 수명 에이전트가 등장했다. NVIDIA AI-Q Blueprint는 오픈 소스이다.
Anthropic, Claude Desktop 에이전트 Cowork 출시
Anthropic은 Claude Code 도구의 기능을 비개발자에게 확장한 AI 에이전트 Cowork를 출시했다. 이 기능은 약 1주 반 만에 개발되었으며, Claude Max 구독자에게만 제공된다. Cowork는 사용자가 지정한 폴더에 접근하여 파일을 읽고 수정하거나 새 파일을 생성할 수 있다. 사용자는 여러 작업을 동시에 처리할 수 있으며, Claude는 계획을 세우고 작업을 병렬로 실행하는 방식으로 작동한다.
Salesforce, Slackbot을 AI 에이전트로 재구성하여 출시
Salesforce는 Slackbot의 완전 재구성된 버전을 출시했다. 새로운 Slackbot은 기업 데이터를 검색하고, 문서를 작성하며, 직원의 대리로 행동할 수 있는 AI 에이전트로 발전했다. 이 버전은 Business+ 및 Enterprise+ 고객에게 제공되며, Anthropic의 대형 언어 모델인 Claude를 기반으로 한다. Salesforce는 향후 Google의 Gemini와 OpenAI의 모델도 지원할 계획이다. 내부 테스트 결과, 80,000명의 직원 중 66%가 새로운 Slackbot을 사용해봤고, 80%가 정기적으로 사용하고 있으며, 만족도는 96%에 달한다.
OpenAI 연구 논문, AI 에이전트가 업무 변화를 이끄는 방법
OpenAI의 새로운 연구 논문은 AI 에이전트가 업무를 어떻게 변화시키고 있는지를 보여준다. AI 에이전트는 더 길고 복잡한 작업을 가능하게 하며, 다양한 역할에서 생산성을 확장하고 있다.
NAVER ENGINEERING DAY 2026에서 발표된 AI 플랫폼 구축 세션
네이버의 NAVER ENGINEERING DAY 2026에서 팀 내 데이터/서빙 레이어 자산을 자동으로 수집하여 제공하는 AI 플랫폼과 이를 통한 업무 효율화 경험이 공유되었다. 발표 내용은 AI Agent의 문제점, Agentic Context Platform, 데모, Context Provider 구축기, 그리고 변화하는 환경과 다음 단계에 대한 내용으로 구성되었다.
GitHub의 AI 시대 도전과 변화에 대한 Kyle Daigle 인터뷰
Kyle Daigle는 GitHub의 COO로서 AI가 코드 생성 및 기업 운영 방식에 미치는 영향을 논의하였다. AI 코딩 에이전트의 사용이 2026년까지 1400% 증가할 것으로 예상되며, 이는 GitHub의 인프라에 큰 압박을 가하고 있다. GitHub은 기존의 워크플로우를 통해 AI를 도입하고 있으며, AI가 코드 요약, 커뮤니케이션, 마케팅 및 분석 작업을 변화시키고 있다고 전했다. 또한, GitHub Actions와 Copilot의 발전, AI가 오픈 소스 기여 방식에 미치는 영향에 대해서도 언급하였다.
Ethan He가 설명하는 Grok Imagine과 비디오 에이전트의 미래
Ethan He는 NVIDIA Cosmos World Model에서 xAI로 이동하여 Grok Imagine을 3개월 만에 개발했다. 그는 비디오 모델이 LLM에서 주로 지능을 얻고 있으며, 다음 단계는 LLM과 상호작용 모델에 집중해야 한다고 주장했다. 비디오 생성의 다음 진화는 계획, 생성, 편집, 비판 및 반복을 수행할 수 있는 시스템이 될 것이라고 언급했다. Grok Imagine 0.9와 대규모 오디오-비디오 생성에 대한 논의도 포함되었다.
OpenClaw: GitHub 역사상 가장 빠르게 성장하는 오픈소스 AI 에이전트 프레임워크
Peter Steinberger는 OpenClaw의 창시자로, OpenClaw는 GitHub 역사상 가장 빠르게 성장하는 프로젝트이다. OpenClaw는 오픈소스 AI 에이전트 프레임워크로, 자가 수정 기능을 갖춘 AI 에이전트를 포함하고 있다. 이 프로젝트는 보안 문제와 함께 OpenAI와 Meta로부터 인수 제안을 받기도 했다.
최고의 로컬 에이전트 논의 - 2026년 6월
현재 사용 가능한 최고의 로컬 에이전트에 대한 논의가 진행되고 있다. 에이전트는 사용자 입력에 따라 자율적 또는 반자율적으로 행동하는 소프트웨어로 정의되며, 사전 프로그래밍이 필요하지 않다. 이 논의에서는 오픈 웨이트 모델을 사용하는 로컬에서 실행되는 에이전트에 대해 다루며, OSS 에이전트 소프트웨어에 대한 논의가 권장된다.
레거시 엔터프라이즈 서비스 변환을 위한 에이전틱 오버레이
REST API와 마이크로서비스에 기반한 기존 엔터프라이즈 아키텍처는 A2A 통신을 위해 설계되지 않았으며, 기존 에이전트들이 A2A 프레임워크에 포함되지 않는 문제를 안고 있다. AWS와 저자들은 기존 REST 기반 서비스를 A2A 상호작용에 참여할 수 있는 에이전트로 변환하는 '에이전틱 오버레이'라는 얇은 래퍼 레이어를 제안한다. 이 오버레이는 비즈니스 로직을 재작성하지 않고도 기존 REST 서비스를 A2A 기능으로 확장할 수 있게 해준다.
Stripe의 금융 컴플라이언스를 위한 생산급 AI 에이전트 시스템
Stripe는 연간 1.4조 달러의 결제량을 처리하며, 50개국에서 수천 건의 거래를 검토하는 컴플라이언스 팀을 운영하고 있다. Stripe는 AWS의 Amazon Bedrock을 사용하여 생산급 AI 에이전트 시스템을 구축하여 검토 처리 시간을 26% 단축하고, 96% 이상의 유용성 평가를 달성했다. 이 시스템은 작업 분해, 오케스트레이션 패턴, 프롬프트 캐싱을 통한 비용 최적화 등의 기술 아키텍처를 포함하며, 인간의 감독을 통해 품질과 감사 가능성을 유지한다.
LLM 기반 자율 에이전트 시스템 개요
LLM(대형 언어 모델)을 핵심 컨트롤러로 사용하는 자율 에이전트 시스템은 여러 주요 구성 요소로 이루어진다. 에이전트는 복잡한 작업을 더 작은 하위 목표로 나누고, 과거 행동에 대한 자기 비판 및 반성을 통해 결과의 품질을 향상시킬 수 있다. 또한, 단기 메모리와 장기 메모리를 활용하여 정보를 유지하고 호출할 수 있으며, 외부 API를 호출하여 모델 가중치에 없는 추가 정보를 얻는 기능도 포함된다.
Databricks, 2026 Data + AI Summit에서 Omnigent 및 LTAP 발표
Databricks는 2026 Data + AI Summit에서 Omnigent, LTAP, Genie One 등을 발표하며 기업 에이전트를 위한 운영 체제로의 전환을 목표로 하고 있다. Omnigent는 다양한 AI 에이전트를 통합하고 제어하는 오픈소스 메타 하니스로, 코드 에이전트와 기업 에이전트의 공통 인프라 필요성을 강조한다. Databricks는 데이터의 중요성이 증가함에 따라, AI 시스템이 작업을 수행할 때 필요한 상태, 이력, 권한, 비즈니스 로직을 적시에 노출하는 방법에 집중하고 있다.
Anthropic, Slack에서 사용할 수 있는 Claude Tag 출시
Anthropic은 Claude Tag를 출시하여 Slack에서 팀원처럼 작업을 위임할 수 있는 기능을 제공한다. Claude Tag는 사용자가 태그하여 작업을 위임할 수 있으며, 65%의 코드가 Claude가 작성하고 있다. 이 기능은 비동기식으로 작동하며, 사용자는 선택된 채널과 도구에 대한 접근 권한을 부여할 수 있다. Claude Tag는 A/B 테스트를 모니터링하고, 결과가 통계적으로 유의미할 때 팀에 알림을 보낼 수 있다.
Meta의 AI 시스템 오류와 Craft Conference 키노트 요약
Craft Conference에서 발표된 키노트 'Slow Down to Speed Up'에서는 Meta의 AI 시스템에서 발생한 심각한 오류 사례가 언급되었다. Meta AI가 사용자에게 이메일 주소 변경을 허용하는 'zero auth' 정책으로 인해 전직 미국 대통령의 계정이 탈취되는 사건이 발생했다. 이 사건은 AI가 생성하고 검토한 코드와 보안 및 품질 관리 팀의 인력 감축이 원인으로 지적되었다. 최근 6개월간 AI 에이전트의 발전과 함께 소프트웨어 품질 저하, 팀 생산성 정체 등의 경향이 나타나고 있다.
NVIDIA Agent Toolkit을 통한 전문화된 AI 구축
기업들은 워크플로우에 맞는 전문화된 AI 구축 방법을 모색하고 있다. NVIDIA Agent Toolkit은 사용자 맞춤형 모델, 도구 및 안전한 실행 환경을 제공하여 기업과 개발자가 신뢰할 수 있는 디지털 AI 동료를 구축할 수 있도록 지원한다. 이 툴킷은 NVIDIA Nemotron 오픈 모델과 BioNeMo Toolkit을 포함해, 생명과학, 의료, 사이버 보안 등 다양한 분야에서 AI 에이전트의 활용을 가속화하고 있다. 예를 들어, CrowdStrike는 98.5%의 정확도로 경고를 분류하는 전문 보안 에이전트를 운영하고 있으며, Cadence와 Synopsys는 칩 설계 및 엔지니어링 워크플로우를 위한 자율 에이전트를 개발하고 있다.
NVIDIA, 통신 운영을 위한 신뢰할 수 있는 24/7 AI 에이전트 도입
통신 운영자들은 네트워크 관리, 고객 서비스 및 백오피스 운영을 자동화하기 위해 생성 AI를 사용하여 상당한 성과를 보고하고 있다. NVIDIA는 TM Forum의 DTW Ignite 2026에서 자율 네트워크를 위한 AI 에이전트를 시연하고 있으며, SoftBank Corp.는 NVIDIA NeMo Safe Synthesizer와 NeMo Anonymizer를 사용하여 개인 정보 보호가 가능한 합성 데이터셋을 생성하고 있다. AdaptKey는 자율 5G 네트워크 운영을 위한 보안 강화된 장기 에이전트를 시험하고 있으며, Amdocs는 고객 지원을 위한 자율 에이전트의 잠재력을 보여주고 있다.