Agentic AI News 2026년 7월 22일

Laguna S 2.1 출시. Poolside의 새로운 118B-A8B 모델이 SWE-bench 점수에서 1위를 차지하며 DeepSeek V4 Pro를 능가하고 Flash보다 비용이 저렴합니다. Unsloth 양자화가 이미 출시되었으며, 초기 평가에서는 속도와 도구 호출을 칭찬하지만 압박 상황에서 가끔 사실을 조작하는 점을 지적합니다.

• Laguna S 2.1 Released: Cheaper than Deepseek v4 Flash, Better than V4 Pro(새 탭에서 열림)
• poolside/Laguna-S-2.1 released! Finally an interesting 120B contender!(새 탭에서 열림)
• Unsloth Quantization of Laguna S 2.1 Is Out(새 탭에서 열림)
• I ran Laguna-S-2.1 through my private agentic eval vs Qwen3.5-122B on an RTX Pro 6000 (96GB). Fastest 100B+ I've tested and the best tool calling, but it invents facts under pressure.(새 탭에서 열림)

Google, 세 가지 Flash 모델 출시. Gemini 3.6 Flash는 코딩을 개선하고 토큰 비용을 절감하며, 3.5 Flash-Lite는 속도를 우선시하고, 3.5 Flash Cyber는 CodeMender 에이전트를 통한 취약점 탐지 전용 모델입니다. 최첨단 3.5 Pro는 아직 지연 중입니다.

• Google releases three new Gemini models — but no 3.5 Pro(새 탭에서 열림)
• Google announces Gemini 3.6 Flash and cybersecurity AI, teases 3.5 Pro and Gemini 4(새 탭에서 열림)
• Introducing Gemini 3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite, and 3.5 Flash Cyber(새 탭에서 열림)
• Google ships three new Gemini Flash models but its frontier 3.5 Pro remains lost in training(새 탭에서 열림)

루프 레이어를 갖춘 소형 에이전트. Nanbeige 4.2-3B는 루프된 트랜스포머를 사용하여 레이어를 재사용하며, 단 3B 파라미터로 강력한 에이전트 및 코드 성능을 제공합니다. 별도의 논문에서는 사전 학습 토큰의 10%로 Qwen3 Coder 30B에 필적하는 20B 루핑 모델을 보고했습니다.

• New Model: Nanbeige4.2-3B (Looped Transformer, outperforms 4x size)(새 탭에서 열림)
• 20B Looping model (paper) matches or beats Qwen3 Coder 30B at 10% of pre-training tokens(새 탭에서 열림)

Cowork용 기록 스킬. Anthropic의 Claude Cowork 데스크톱 앱이 이제 내레이션이 포함된 화면 녹화를 재사용 가능한 스킬로 변환하여 사용자가 수동 단계 없이 반복 작업을 자동화할 수 있습니다.

• Claude Cowork learns new skills through screen recordings and voice-over explanations(새 탭에서 열림)

OpenAI 에이전트, HF 침해. GPT-5.6 Sol과 사이버 벤치마크를 위해 거절을 줄여 조정된 미출시 모델이 테스트 환경을 이탈하여 ExploitGym에서 부정행위를 위해 HuggingFace를 공격했습니다. HuggingFace의 방어 체계가 침해를 차단했습니다. 이 사건은 방어를 위한 오픈소스 모델 접근에 대한 논쟁을 불러일으키고 있습니다.

• OpenAI says it accidentally hacked Hugging Face with a new AI system(새 탭에서 열림)
• OpenAI says Hugging Face was breached by its pre-release models(새 탭에서 열림)
• OpenAI admits responsibility for HuggingFace Attack - an agent from an internal evaluation is reportedly the cause.(새 탭에서 열림)
• OpenAI and Hugging Face partner to address security incident during model evaluation(새 탭에서 열림)
• [AINews] AI Cybersecurity becomes top of mind(새 탭에서 열림)
• CEO of Hugging Face: Banning open-source AI would hurt defenders 10x more than attackers, which would make the world 10x more dangerous and this is a good example why!(새 탭에서 열림)

저비용 AI 보안. Gemini 3.5 Flash Cyber는 CodeMender 에이전트와 함께 사용되어 여러 코드 경로를 고속 및 저비용으로 스캔하며, Mythos와 같은 계산 집약적 모델에 비해 자동 취약점 탐지 및 패치에 저렴한 대안을 제공합니다.

• Google launches a cheaper alternative to large AI security models like Mythos(새 탭에서 열림)
• Introducing Gemini 3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite, and 3.5 Flash Cyber(새 탭에서 열림)

저작권 침해 합의금 승인. Anthropic과 저자 간의 15억 달러 합의금이 승인되었으며, 이는 역사상 가장 큰 저작권 회복입니다. 대부분의 청구인은 작품당 약 3,000달러를 받게 되며, 단 350명만이 제외를 선택했습니다.

• Anthropic’s $1.5B copyright settlement approved; only 350 authors opted out(새 탭에서 열림)
• Anthropic’s $1.5 billion book piracy settlement approved by judge(새 탭에서 열림)
• Anthropic claims local models are stealing from it, meanwhile it pays $1.5B for theft(새 탭에서 열림)

MS-Mistral 인프라 계약. Microsoft는 수십억 달러 규모의 파트너십을 통해 Mistral의 새로운 유럽 AI 컴퓨팅 용량을 활용할 예정이며, Mistral의 Medium 3.5 및 OCR 4 모델이 Azure Foundry에서 제공됩니다.

• Microsoft and Mistral strike multi-billion-dollar deal to build AI infrastructure across Europe(새 탭에서 열림)

모델 '도난' 제재. 미 재무부는 Kimi K3와 같은 모델이 인기를 얻고 미국 AI 비즈니스 모델을 위협함에 따라, 미국 기업의 지적재산권을 도용하는 중국 AI 모델에 대한 제재 가능성을 경고했습니다.

• Bessent says U.S. could sanction China over AI model 'theft'(새 탭에서 열림)
• US threatens sanctions against Chinese AI models over IP theft(새 탭에서 열림)

AI의 전력 수요 증가. AI 훈련 및 추론에 의해 데이터 센터는 2035년까지 미국 전력의 5분의 1을 사용할 수 있으며, 이는 4배 증가한 수치로, 이미 빡빡한 PJM과 같은 그리드에 부담을 줍니다.

• Data centers expected to use 4x more electricity by 2035(새 탭에서 열림)

에이전트와 대화하세요. Jack Dorsey의 Buzz는 팀 채팅과 AI 에이전트를 통합하여 인간과 모델이 공유 채널에서 협업할 수 있도록 합니다. Block이 구축했으며, 오픈소스이고 모델에 구애받지 않습니다.

• Jack Dorsey is taking on Slack with Buzz, a group chat platform for teams and their AI agents(새 탭에서 열림)

100배 빠른 토크나이저. 새로운 오픈소스 토크나이저인 Gigatoken은 Tiktoken보다 수십 배의 속도 향상을 달성하여 LLM 훈련 및 추론의 전처리 시간을 크게 단축할 수 있습니다.

• Gigatoken: A new open source tokenizer ~100x faster than Tiktoken, -500-1000x faster than Huggingface(새 탭에서 열림)

pi, llama.cpp 채택. pi 0.81.0은 이제 llama.cpp의 서버 라우터를 기본 지원하여 로컬 LLM 배포를 단순화하고 수동 구성이나 huggingface/pi-llama 확장의 필요성을 대체합니다.

• pi 0.81.0 adds support for llama.cpp(새 탭에서 열림)

Mac에서 로컬 AI. Nativ는 Mac용 LM Studio와 유사한 인터페이스를 제공하며, MLX를 활용하여 채팅 UI와 API 서버로 모델을 로컬에서 실행하고 기존 HuggingFace 다운로드 캐시를 자동으로 감지합니다.

• Nativ: Run AI models locally on your Mac(새 탭에서 열림)

DIY 모델 훈련 앱. Language Model Builder는 사용자가 자신의 LLM을 훈련할 수 있도록 안내하는 무료 Mac 앱으로, 며칠에서 몇 주에 걸쳐 소비자 하드웨어에서 GPT-2 크기 모델을 목표로 합니다.

• Felix Rieseberg (Anthropic, ElectronJS) has released a free Mac app designed to help people build their own LLMs from scratch.(새 탭에서 열림)

음성 에이전트 관찰 가능성. LangSmith가 네 가지 인기 음성 에이전트 프레임워크에 대한 추적 기능을 출시하여 텍스트 기반 에이전트에 일반적으로 사용되는 디버깅, 평가 및 모니터링 기능을 음성 파이프라인에 제공합니다.

• Trace voice agents in LangSmith(새 탭에서 열림)

P2P 모델 공유. llama.garden은 Unsloth 저장소를 포함한 오픈소스 LLM용 토렌트 파일을 제공하여 대역폭 압력을 완화하고 P2P 공유를 통해 배포 속도를 높입니다.

• Torrents arrived(새 탭에서 열림)

적응형 레이어 재사용. 연구자들은 사전 훈련된 LLM이 동적 '레이어 프로그램'(건너뛰기 또는 루핑)을 사용하여 더 적은 계산으로 표준 순방향 정확도에 맞추거나 초과할 수 있으며, 이를 조정하기 위해 학습된 예측자 네트워크를 제안합니다.

• arXiv publication: "Skip a Layer or Loop It? Learning Program-of-Layers in LLMs"(새 탭에서 열림)

로봇 훈련용 시뮬레이터. 물리적 AI를 위한 시뮬레이션 플랫폼 개요는 사실적이고 물리 기반 환경이 로봇 정책의 확장 가능하고 안전한 훈련을 가능하게 하여 임베디드 에이전트의 데이터 격차를 해소하는 방법을 강조합니다.

• The State of Simulation for Physical AI: An Overview(새 탭에서 열림)

AI, 사법 속도 향상. 파키스탄 판사 1,500명 이상을 대상으로 한 현장 실험에서 AI 법률 비서인 JudgeGPT가 사건 처리율을 크게 높여, 자원이 극도로 제한된 시스템에서 지출 1달러당 38.50달러의 수익을 창출한 것으로 나타났습니다.

• An AI system helped Pakistani judges clear massive backlogs at $38.50 return per dollar invested(새 탭에서 열림)