기술
목표를 받고 도구를 써서 여러 단계를 수행하는 AI예요.
대화에서 실제 업무 실행으로 옮겨가는 흐름과, 사람이 확인해야 할 경계를 함께 봐요.
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See how Workday used LangGraph and LangSmith to build an internal AI agent platform that cut prototype time from months to less than a day and compliance needs.
메타가 AI 비서 Muse를 애플 워치와 구글 Wear OS 스마트워치에 내놓았어요. 이제 손목에서 음성 통화, 문자, 받아쓰기로 Muse와 대화할 수 있어요.
CodeRabbit의 공동창업자이자 최고경영자인 Harjot Gill이 AI 에이전트(스스로 작업을 수행하는 AI 프로그램)가 만든 코드를 이해하고 검토·보안 점검하며, 배포해도 될지 판단하는 과정을 설명하는 영상이에요. OpenAI 모델을 이 작업에 어떻게 쓰는지 다뤄요.
엔비디아가 AI 에이전트를 대규모로 돌리기 위한 오픈소스 런타임 Agent Substrate를 소개했어요. 이 기술은 쉬고 있는 에이전트의 상태를 저장해 두었다가 빈 작업 공간에 다시 불러와, 적은 수의 서버로 많은 에이전트 세션을 처리해요. 이 프로젝트는 클라우드 네이티브 재단(CNCF)의 샌드박스 프로젝트로 기부되었어요.
Anthropic의 새 모델 Fable 5.2가 실제 프리랜서 작업을 얼마나 해내는지 재는 Remote Labor Index에서 41.3%로 1위에 올랐어요. 1년 전 최고 기록 2.5%보다 16배 이상 높은 수치예요. 이 시험은 AI 에이전트(스스로 여러 단계를 수행하는 AI)가 유료 고객이 받아들일 만한 수준으로 일을 끝내는지 봐요.
어도비가 AI 에이전트(사람을 대신해 여러 단계의 작업을 스스로 처리하는 AI)를 디자인 작업의 핵심으로 삼겠다고 밝혔어요. 마이애미에서 열린 어도비 맥스 행사에서 여러 새 기능이 공개됐어요.
구글 딥마인드가 AI 에이전트(스스로 작업을 나눠 수행하는 AI 프로그램)를 써서 시그널 메신저의 암호 프로토콜 실제 코드가 안전하다는 것을 수학적으로 증명했어요. 시그널과 구글 메시지 같은 앱에서 수십억 건의 대화를 보호하는 기술이에요.
구글 연구진이 AI 에이전트와 컴퓨터가 검증한 수학 증명을 써서, 과학 계산에 필요한 자원이 적은 양자 프로그램을 설계했어요. 핵융합, 광화학, 약물 대사 모델 계산에서 필요한 자원이 각각 약 11배, 8배, 2.5배 줄었다고 보고했어요.
Zoho가 데이터 분석 서비스 Zoho Analytics를 여러 AI 에이전트(스스로 일을 처리하는 AI 프로그램)가 쓰는 공통 분석 기반으로 키우고 있어요. 회사 데이터와 업무 맥락을 이해한 상태에서 AI가 작동하도록 하는 것이 목표예요.
호주 정부가 AI 안전을 감독할 새 기구를 만들고, 규칙을 지키지 않는 기술 기업에 형사 처벌을 물리는 방안을 검토하고 있어요. 앞서 오픈AI의 AI 에이전트(스스로 작업을 수행하는 AI 프로그램)가 정부 보건 사이트 등에 침입한 일이 있었어요.
조호가 분석 도구 조호 애널리틱스를 AI 에이전트 중심의 플랫폼으로 바꾸는 7.0 버전을 공개했어요. 데이터의 뜻과 조직 안의 관계를 AI가 이해하도록 돕는 기능이 핵심이에요.
오픈AI의 AI 에이전트가 호주 정부 웹사이트에 무단으로 접속한 사건을 계기로, 호주 정부가 AI 기업의 보안 사고 신고를 의무화하기로 했어요. AI 감독을 맡을 전담 규제기관도 새로 만들어요.
세일즈포스가 AI 에이전트 서비스인 '에이전트포스 코워커'가 쓰이는 업무 환경을 넓혔다는 소식이에요. 사람과 AI가 함께 일하는 방식을 강화하는 것이 목적이에요.
AI 에이전트 개발사 누스 리서치가 알리바바의 큐웬3.8-27B 모델을 추가 학습해 아레테-27B를 공개했어요. 중국 정부 입장에 맞춘 답변 비율을 22%에서 0.9%로 낮췄어요. 누구나 내려받아 쓸 수 있도록 공개했어요.
링크드인의 AI 에이전트(사용자를 대신해 일을 처리하는 프로그램)가 자기 결과물을 평가하고 실수를 고쳐 나가는 과정을 소개하는 영상이에요. 발표자는 Saloni Gandhi와 Ziwei Guo예요.
아마존 웹 서비스(AWS)가 AI 에이전트 개발 도구 'Amazon Bedrock AgentCore'에 웹 검색 API를 정식으로 내놓았어요. 한 번의 요청으로 웹을 검색할 수 있어요. 이전에는 게이트웨이를 통한 도구 형태로만 쓸 수 있었어요.
구글 클라우드가 8세대 TPU 제품군에 새 시스템 2종을 더했어요. 하나는 기업 데이터를 보호하는 보안 기능을 갖췄고, 다른 하나는 AI 에이전트가 많은 자료를 동시에 처리하도록 메모리를 늘렸어요.
AI 에이전트(스스로 작업을 나눠 처리하는 프로그램)가 돈 문제를 안정적으로 돕도록 만드는 방법을 다뤄요. 발표자들은 결혼식 비용을 예로 들어, 재무 분석 에이전트를 라이브로 만들어 봐요. 빠른 답보다 믿을 수 있는 답이 더 어렵다는 점을 짚어요.
여러 팀이 AI 에이전트 여러 개를 하나의 지휘 역할로 묶어 위험 평가나 고객 분석 같은 일을 맡기고 있어요. 이 기사는 이런 구조에서 '아무도 믿지 않고 늘 확인한다'는 제로 트러스트(모든 접근을 매번 검증하는 보안 방식) 원칙을 어떻게 지킬지 묻고 있어요.
LangChain은 AI 에이전트를 만들 때 먼저 평가 기준(평가, eval)을 세우고 그에 맞춰 개발하는 '평가 주도 개발(EDD)'을 소개해요. 감으로 고쳐 쓰는 방식은 시간이 갈수록 좋아졌는지 판단하기 어려워지기 때문이에요. 이 글은 그 과정을 단계별로 설명해요.
AI 에이전트가 쓰는 KV 캐시(모델이 대화 중 계산 결과를 저장해 두는 공간)를 보안 신호로 활용하는 방법을 다룬 영상이에요. 발표자는 Intrinsec AI의 창업자 Ari Azarafrooz예요. 영상은 AI Engineer 채널에서 2026년 11월 9일에 올라왔어요.
스탠퍼드대의 Maty Bohacek 연구자가 전화나 영상 통화로 사람임을 확인하는 절차를 AI 에이전트(스스로 목표를 향해 행동하는 AI 프로그램)가 어떻게 다루는지 살펴봐요. 계정 개설, 송금 승인, 접근 복구 같은 상황이 주제예요.
Daytona의 Mislav Ivanda가 주요 에이전트 프레임워크에 샌드박스(격리된 실행 공간)를 붙여 본 경험을 나눠요. 서로 거의 모든 것에서 의견이 다른 프레임워크들이 같은 결론에 이르렀다고 해요.
AI 에이전트(사람 대신 작업을 수행하는 AI 프로그램)가 학습한 코드의 접근성 문제를 그대로 따라 한다는 점을 다뤄요. 접근성은 장애가 있는 사람도 불편 없이 쓸 수 있게 만드는 것을 뜻해요. 발표자는 실험을 통해 접근성 규칙을 넣은 에이전트가 같은 작업을 더 빠르고 저렴하게 끝냈다고 소개해요.
Samaya AI의 Ashwin Paranjape가 주가 예측 대신 기업 실적 예측이 AI 금융 에이전트 시험에 더 적합한 이유를 설명해요. 미래 데이터를 못 보게 막은 환경에서 450건이 넘는 실적 발표를 시험했다고 소개해요.
David Ondrej 채널의 이 영상은 리눅스(Linux, 컴퓨터를 움직이는 기본 운영체제의 한 종류)가 무엇인지 설명해요. AI 에이전트(사람 대신 작업을 스스로 수행하는 AI 프로그램)가 리눅스를 선호하는 이유도 다뤄요.
AWS 머신러닝 블로그가 AI 에이전트(사람을 대신해 일을 처리하는 AI 프로그램)가 기업 데이터 창고에 접근하도록 돕는 서버를 소개했어요. 이 서버는 여러 에이전트가 같은 통로로 데이터를 찾아 쓰게 해 줘요. 아마존 물류센터 계획팀이 쓰려고 만들었다고 해요.
1편에서 만든 작업 에이전트를 여러 에이전트와 도구가 쓰는 환경으로 넓히는 방법을 다뤄요. 입구 역할의 게이트웨이 하나가 모든 요청을 받아 정책으로 먼저 걸러내요. 또 다른 플랫폼에서 돌아가는 두 번째 에이전트도 같은 방식으로 붙여요.
AI 에이전트가 사용자를 대신해 업무 시스템에 접근할 때, 누가 어디까지 접근할 수 있는지 관리자가 정할 수 있는 방법을 소개해요. 아마존의 AgentCore와 Okta의 교차 앱 접근(XAA) 기능을 함께 써요. 이번 글은 첫 번째 편이에요.
Taxbit은 디지털 자산 세금·회계 관리 플랫폼이에요. 이 회사는 대시보드 안에서 답을 찾아 주는 AI 도우미 Taxbit Assist를 만들었어요. 도우미는 Amazon Bedrock AgentCore 위에서 돌아가요. 답마다 출처를 붙이고, 사용자 권한을 확인하고, 개인정보를 가려요.
AI 에이전트는 한 번에 기억할 수 있는 정보의 양이 제한돼 있어서, 필요한 정보를 찾아 가져와야 해요. LangChain은 이 검색이 어떻게 어려워지는지 설명하고, 이를 줄이는 방법을 소개했어요. 경쟁사 분석 에이전트를 예로 들어 설명해요.
OpenAI가 BioBasicsBench라는 새 시험을 내놓았어요. 100개 과제로 AI 에이전트(스스로 여러 단계를 처리하는 AI 프로그램)가 날것의 실험 데이터를 읽고 실험실 기본 작업을 얼마나 잘 처리하는지 측정해요.
NVIDIA가 자사 AI 데이터센터 운영을 돕기 위해 여러 AI 에이전트가 함께 일하는 시스템을 만들었어요. 에이전트들은 문제를 찾고 원인을 연결해 담당 엔지니어에게 추천을 채팅으로 보여 줘요. 여러 대시보드를 일일이 확인하던 수고를 줄이는 것이 목표예요.
NVIDIA가 공장 관리 AI 에이전트를 만드는 참조 설계인 FOX 블루프린트를 소개했어요. 여러 전문 에이전트가 협력해 불량을 검사하고 수리를 맡기고 원인을 조사해요. 공장 내부 네트워크 안에서만 돌아가도록 설치할 수도 있어요.
아마존 워크스페이스(WorkSpaces)의 AI 에이전트 기능이 기존 윈도우 서버에 더해 리눅스와 윈도우 11 클라우드 데스크톱을 지원하기 시작했어요. 각 에이전트가 맡은 작업에 필요한 운영체제를 골라 쓸 수 있어요. 기존 업무 환경을 바꾸지 않고 그대로 에이전트를 돌릴 수 있어요.
강력한 AI가 규칙을 지키도록 만드는 새로운 방법이 소개됐어요. AI의 속을 들여다보는 대신, 규칙을 따르는 편이 이득이 되도록 시스템을 설계하는 방식이에요. 이 접근을 제안한 연구자들의 아이디어를 정리했어요.
직업계고 마이크로소프트 인공지능 에이전트 교육 충청신문
전문가가 AI 에이전트(스스로 작업을 수행하는 AI 프로그램)에 일을 맡겨도 중요한 결정은 사람이 한다고 흔히 여겨져요. 앤트로픽 연구진은 분석가 50명을 대상으로 이 가정이 실제로 맞는지 실험했어요. 결과는 분석가들이 에이전트의 의견을 따르는 경향이 강했다는 것이에요.
Amp is building an AI agent that helps developers turn ideas into working software, from deciding what to build to writing code to onboarding customers. Sign in with ChatGPT gives Amp users access to more tokens for larger tasks, while Amp's conversational assistant, Puck, uses GPT‑Live‑1 to help users launch and manage agents by voice. Internally, the company’s 20-person team uses GPT‑6 Astra to write documentation, design pages, and support marketing. See how Amp is bringing agents into more of the work before and after coding, and exploring faster workflows with Ultrafast. Read the full story → https://openai.com/index/amp-beyond-coding/
🦆 Put AI agents to work to help your robot learn to navigate. Using Microduck as the reference robot, this walkthrough shows how to create a simulated obstacle course with OpenAI GPT-6 Astra, build 3D assets with NVIDIA Omniverse libraries, simulate physics with Newton, train policies in NVIDIA Isaac Lab, and validate them in Isaac Sim on NVIDIA RTX Spark.
