Agentic AI News 2026년 8월 26일

Granite 4.2 추론. IBM은 Granite 4.2를 3B, 8B, 30B 규모로 Apache 2.0 라이선스 아래 공개했다. 이 모델은 chain-of-thought 추론 모드와 512K 컨텍스트, 기본 도구 호출을 갖추고 있으며, 에이전틱 강화학습으로 사후 학습되었다.

• Granite 4.2 LLMs: How They're Built(새 탭에서 열림)
• ibm-granite/granite-4.2-30b · Hugging Face(새 탭에서 열림)

Thomson Reuters 법률 모델. Thomson Reuters가 법률·세무 특화 모델인 Thomson-1.0-Small을 공개했다.

• Thomson Reuters releases Thomson-1.0-Small. A law and tax focused model(새 탭에서 열림)

Qwen3.8 NVFP4 양자화. 완전 양자화된 NVFP4 Qwen3.8-27B 체크포인트는 QUASAR 기반 양자화 인지 증류를 사용해 모든 선형 계층을 양자화했음에도 BF16에 준하는 성능을 유지한다.

• Fully quantized NVFP4 Qwen3.8-27B with QUASAR QAD(새 탭에서 열림)

Muse Glimmer 벤치마크. Muse Glimmer는 암묵 지식 벤치마크에서 Qwen3.8 medium을 능가했다. Qwen xhigh가 30시간 걸린 작업을 3~4시간 만에 처리한 것은 RAG를 적용하면 프론티어 모델에 근접할 수 있음을 시사한다.

• Underrated Muse Glimmer(새 탭에서 열림)

Qwen3.8-Flash-Next 로컬 실행. 곧 공개될 Qwen3.8-Flash-Next는 총 약 125B, 활성 약 6B의 멀티모달 MoE로, 51B n-gram 테이블을 포함한다. 4비트 양자화 시 약 82GB에 들어가 로컬 실행에 매우 적합하다.

• Qwen3.8-Flash-Next. This architecture could be surprisingly local-friendly once the weights drop. 👀(새 탭에서 열림)

AMD MI350X 커널. NetraRuntime이 8개의 MI350X GPU에서 Qwen3.6-35B-A3B를 초당 78,498 출력 토큰으로 실행하는 커널을 오픈소스로 공개했다. 이는 vLLM 처리량의 약 2.16배다.

• Open Source Kernel in Qwen3.6-35B-A3B for AMD MI350X: 78,498 output tok/s on 8 GPUs(새 탭에서 열림)

OpenAI Jalapeño 칩. OpenAI의 첫 커스텀 추론 칩인 Jalapeño는 SemiAnalysis 벤치마크에서 와트당 처리량과 지연 시간 모두 엔비디아 Blackwell 및 Rubin을 능가하는 것으로 알려졌다. GPT-OSS 120B 기준 사용자당 초당 1,400토큰을 기록했다.

• OpenAI's first custom chip "Jalapeño" reportedly beats Nvidia's Blackwell and Rubin in inference benchmarks(새 탭에서 열림)

DFlash2 가속. RTX 4080 16GB에서 DFlash2 기반 추측 디코딩(speculative decoding) 구성이 Qwen3.8-27B의 속도를 초당 50.6토큰에서 86.7토큰으로 높였으며, 출력 품질은 동일했다.

• Getting Qwen3.8-27B with decent speed on my 4080 with 16Gb card(새 탭에서 열림)

Mac Studio 선택지. Mac Studio M5 Ultra 96GB는 M5 Max 128GB보다 약 740유로 비싼 대신 메모리 대역폭이 두 배다. 다만 비용 분석에 따르면 대부분의 로컬 추론에는 더 저렴한 24~32GB 카드가 더 경제적일 수 있다.

• M5 Ultra 96GB vs M5 Max 128GB — is 2x bandwidth worth losing 32GB of RAM, with Qwen3.8-Flash-Next dropping tomorrow?(새 탭에서 열림)
• Mac Studio M5 Max Cost Analysis(새 탭에서 열림)

16GB GPU 코딩 테스트. 16GB Quadro에서 실행된 고도로 양자화된 Qwen3.8-27B가 다층 전달 행렬(transfer-matrix) 방법을 처음부터 정확히 구현했다. 다만 100분 실행 시간의 상당 부분을 자체 검증기 디버깅에 썼다.

• Qwen3.8-27B IQ3_XXS wrote a correct multilayer TMM on a 16 GB Quadro — after 100 minutes, 3 compactions, and 108k output tokens(새 탭에서 열림)

LangChain 에이전트 툴링. LangChain은 자기 평가 에이전트를 위한 RubricMiddleware를 추가했고, deepagents-CLI에 스킬 지원을 넣었다. 또한 에이전트 루프를 중첩하는 루프 엔지니어링 패턴도 문서화했다.

• Introducing Rubrics: Build Agents that Evaluate and Correct Their Work(새 탭에서 열림)
• Using skills with Deep Agents(새 탭에서 열림)
• The Art of Loop Engineering(새 탭에서 열림)

LangSmith Engine 2배. LangSmith Engine은 이제 내부 벤치마크에서 영향력 있는 에이전트 문제를 두 배 이상 더 잘 찾아내고, 수정 작성 능력은 25% 향상됐다.

• LangSmith Engine Improves Agent Issue Detection by 2x(새 탭에서 열림)

Claude Cowork 메모리. Anthropic은 Claude 채팅과 Claude Cowork 간 메모리를 통합했다. 이제 Cowork가 채팅의 맥락을 기억하며, 사용자는 보관된 정보를 조회, 수정, 삭제할 수 있다.

• Claude Cowork finally remembers what you told the app in chat(새 탭에서 열림)

Plan-and-execute 에이전트. LangChain은 다단계 작업을 먼저 계획한 뒤 실행하는 Plan-and-Execute 에이전트 실행기를 도입했다. 이는 LLM 호출을 더 많이 사용하는 대신 장기 계획 능력을 높여준다.

• Plan-and-Execute Agents(새 탭에서 열림)

인도 음성 AI. Ringg는 인도 기업을 위한 음성 AI 에이전트를 구축하며 Peak XV로부터 1,000만 달러를 유치했다. 이미 Flipkart와 Cred를 고객사로 두고 월 2,000만 건의 통화 시도를 처리 중이다.

• India’s Ringg gets backing from Peak XV as it pushes voice AI past the phone call(새 탭에서 열림)

Generalist 로보틱스 30억 달러. 로보틱스 스타트업 Generalist는 시리즈 B를 6억 달러로 확대하는 추가 투자 유치로 기업가치 30억 달러를 인정받았다. Gen 1.5 모델은 로봇이 3~12초 길이의 영상 시연만으로 작업을 학습할 수 있게 한다.

• Robotics startup Generalist reaches $3B valuation, sources say(새 탭에서 열림)

Stability AI 투자 유치. Stability AI는 Universal Music, Sony Music, Warner Music, EA 등 투자자로부터 시리즈 B 7,600만 달러를 유치했다. 창작형 AI 도구를 만드는 이 회사의 누적 조달액은 2억 3,200만 달러가 됐다.

• Stability AI, maker of image generator Stable Diffusion, raises $76 million in fresh funding(새 탭에서 열림)

Google 법률 AI. Google이 법률용 제품인 Gemini Enterprise for Legal을 출시했다. MCP 커넥터를 통해 iManage, NetDocuments, Harvey 등과 통합되며, 계약 검토, 법률 조사, 규제 추적을 지원한다.

• Google launches Gemini for legal work to automate contracts and research(새 탭에서 열림)

Lyft·Klarna 에이전트. Lyft는 LangGraph와 LangSmith로 셀프서비스형 멀티에이전트 고객 지원 플랫폼을 구축했다. 한편 Klarna의 LangGraph 어시스턴트는 정규직 700명에 해당하는 업무를 처리한다.

• How Lyft Built a Self-Serve AI Agent Platform with LangGraph and LangSmith(새 탭에서 열림)
• How Klarna's AI assistant redefined customer support at scale for 85 million active users(새 탭에서 열림)

러시아 ChatGPT 캠페인. OpenAI는 ChatGPT로 친크렘린 콘텐츠와 가짜 기사를 생성한 러시아의 은밀한 영향력 공작을 적발해 차단했다. 해당 콘텐츠는 X, LinkedIn, Facebook, Substack, 텔레그램 등에 유포되고 있었다.

• Russia used ChatGPT to run a covert influence campaign pushing pro-Kremlin narratives across the West(새 탭에서 열림)

EU AI Act 준수. LangChain은 LangSmith와 LangChain OSS를 사용해 EU AI Act의 고위험 요구사항(로깅, 모니터링, 인간의 감독 등)을 충족하는 방법을 설명하는 가이드를 공개했다.

• How LangSmith and LangChain OSS Help You Meet EU AI Act Requirements(새 탭에서 열림)