에이전트 프레임워크·도구·평가
Figma 에이전트 스펙. Figma가 마크다운 기반 Specs 에디터와 컨텍스트 연동 기능을 내놨다. 외부 에이전트가 브랜드 디자인 규칙을 따르며 작업할 수 있게 한 것이다. 캔버스 에이전트도 더 폭넓게 쓸 수 있게 했다.
실전 에이전트 평가. LangChain이 에이전트 평가 가이드를 공개했다. 행동 하나부터 시작해 실제 트레이스로 작은 데이터셋을 만들고, 가능하면 코드 평가자를, 그렇지 않으면 LLM 심판을 쓰고, 전체 스레드와 궤적까지 평가하라는 내용이다.
컨텍스트 부패 해법. LangChain의 Deep Agents 하네스는 미들웨어 다섯 가지 기법으로 컨텍스트를 활성 윈도우 밖 평범한 파일로 옮긴다. 오래 돌아가는 에이전트의 정확도 하락을 막고, 메모리를 모델 간에 옮길 수 있게 한다.
OCR 파서 벤치마크. Datalab이 OmniParseBench를 공개했다. 2,937페이지에 걸친 16,288개 통과/실패 테스트로 구성된 오픈 벤치마크로, 엔지니어가 문서 파서를 고르는 데 쓰라고 만든 것이다. Gemini 3.8 Flash가 Datalab 자체 파서를 근소하게 앞선다.
금융 에이전트 안전. OpenAI와 Anthropic이 AI Engineer NY에서 금융 에이전트의 자율성과 안전성 균형을 두고 논의했다. 통제를 몇 개 두느냐보다 어디에 두고 사람의 판단을 어디에 배치하느냐가 중요하다는 쪽에 무게를 뒀다.
모델 출시·파인튜닝
LFM2.5 에이전트 성능. 한 사용자가 LFM2.5-24B를 Pi Agent 워크플로에 넣고 AMD W7900에서 초당 약 95토큰을 꾸준히 뽑아냈다고 밝혔다. 기계적이고 반복적인 작업에서 성능이 안정적이었다고 한다.
Qwen 효율 변형 3종. 서로 다른 세 가지 릴리스가 나왔다. Sabi-Noema, Tessera-27B-CJK, Telperion의 MLA/GLA로, 추론 토큰이나 KV 캐시를 압축해 효율을 높이는 것이 목표다. Sabi-Noema는 에이전트와 도구 호출 벤치마크에서 개선을 주장한다.
- Sabi-Noema: A capability and efficiency focused fine-tune of Qwen 3.8 27B(새 탭에서 열림)
- Tessera-27B-B-CJK, Zellige AIs new finetune of Qwen with novel approaches to how we think about token savings(새 탭에서 열림)
- New model from Telperion: Qwen3.8-27B-MLA & Qwen3.8-27B-GLA-g2. 4x smaller KV cache, smarter, and more efficient reasoning.(새 탭에서 열림)
휴대폰에서 멀티모달. MiniCPM-V 4.7은 Lookahead Expert Scheduling을 써서 35B MoE 비전-언어 모델을 메모리 약 3GB의 모바일 기기에서 돌린다. 더 작은 1B 변형도 있다.
초소형 MoE 예고. NVIDIA Nemotron Bolt 3.5는 74B 파라미터에 활성 9B인 MoE 모델로, 2비트 양자화 인식 학습으로 24GB에 담았다. 10월 15일 출시 예정이며, 4GB E4B 변형이 10월 23일에 뒤따른다.
코딩용 MoE. JetBrains Mellum 2.1은 12B A2.5B MoE로 소비자용 GPU에서 초당 60~140토큰으로 돌아간다. 코딩 작업에 쓸 만하며, 특히 더 큰 플래너 모델과 함께 쓸 때 그렇다.
로컬 AI·하드웨어
닭장 창고 로컬 장비. 한 사용자가 잠금 해제한 CMP 170HX 네 장과 Threadripper로 VRAM 256GB 장비를 만들고, 발열과 소음 때문에 창고로 옮겨 Qwen Flash Next와 GLM 5.3을 로컬에서 돌리고 있다.
로컬 AI로 사업하기. 미국 총기 업체 USA Arms를 위해 Radeon R9700을 4장씩 꽂은 박스 세 대를 값싼 EPYC과 함께 대당 1만700달러에 맞춰 VRAM 384GB를 확보했다. 호스팅 모델들이 총기 관련 작업을 거부했기 때문이다.
빠른 Radiance 엔진. Deadcode의 Radiance 엔진이 R9700 2장과 64GB DDR5에서 Q4 Qwen-3.8 Flash-Next로 디코딩 초당 176토큰, 프리필 초당 6,450토큰을 기록했다.
llama.cpp 커널 가속. llama.cpp PR이 GDN 청크 커널을 추가해 MoE 프롬프트 처리를 RTX PRO 6000에서 최대 20.6%, RTX 5090에서 17.9% 개선했다.
연구·응용 AI
AI로 칩 설계. Ricursive Intelligence는 AI가 칩을 반복 설계해 효율을 높일 수 있다고 말한다. 데이터센터를 1만 배 더 지을 필요 없이 컴퓨트 수요 1만 배 증가에 대응하자는 것이다.
자기 개선 AI의 한계. Google DeepMind의 Haydn Belfield는 AI가 프로덕션 코드의 75% 이상을 작성하지만 AI 연구를 측정 가능할 만큼 가속하지는 못했다고 말한다. 복잡한 작업에는 여전히 사람의 감독이 필수라는 것이다.
주석은 상관없다. 한 개발자가 코드베이스에서 주석 168,000줄을 걷어내고 실험했는데, AI 에이전트가 세 번의 실행 모두 두 버전에서 똑같이 좋은 코드를 만들어냈다. 주석의 가치를 묻는 결과다.
AI 대량 디컴파일. AI 기반 디컴파일이 게임 매시업과 보존 작업을 가능하게 하는 한편 독점 소프트웨어를 위협하고 있다. 인디 개발자 Popcar가 이 문제를 다뤘다.
AI가 설계한 프로테아제. 연구진이 AI 단백질 설계로 프로테아제의 비촉매 부위를 교체해, 신경계 질환과 연관된 특정 단백질을 잘라내는 효소를 만들었다.
AI 기상 예보. Ai2의 HiRO-ACEv2는 3km 해상도로 기상 이변을 시뮬레이션하며 비용은 X-SHiELD의 약 300분의 1이다. 한편 Microsoft의 머신러닝 도구는 2~6주 예보의 편향을 보정하며, 이 연구는 Nature에 실렸다.
프로덕션 에이전트
잠복형 안티스캠 에이전트. Apate는 사기꾼의 시간을 끌고 은행 계좌·지갑·사기 인프라 정보를 모으기 위해 피해자 행세를 하는 AI 에이전트 수천 개를 투입한다. 지금까지 처리한 대화가 250만 건이다.
자율 영업 리서치. Floqer는 B2B 영업을 위해 고객 지식을 계속 수집·갱신하는 AI 에이전트를 만들고 있다. ARR 120만 달러를 넘겼고, 이 기술을 오픈소스로 공개할 계획이다.
대화형 주문. Square가 1,999달러짜리 키오스크를 출시했다. 메뉴를 이해하고 변경·대체 요청을 실시간으로 처리하는 에이전트 음성 레이어를 얹었다.
인터넷 여론 폭풍 추적. Gudea는 AI로 500개 이상 플랫폼에서 이야기가 어떻게 퍼지는지 분석해, 위기가 터지기 전에 누가 대화를 주도하는지 가려낸다. 전통적인 소셜 리스닝을 넘어선다.
Gemini 사기 방어. Google Messages가 클라우드 Gemini로 모르는 발신자의 의도를 판단하는 선택형 강화 보호 기능을 순차 배포한다. 보안 공간에서 암호화해 처리한다.
AI 고객 면접. McKinsey는 일부 신입 지원자 면접에서 AI가 시뮬레이션한 고객과 상호작용하게 할 예정이다. 평가는 AI가 아니라 사람이 한다.
산업·정책·비즈니스
다시 열린 AI 경쟁. Google과 Meta가 새 프런티어 모델을 공개하며 OpenAI와 Anthropic에 도전장을 던졌다. 격차가 좁혀졌다는 인식이 뒤집혔다.
OpenAI 모델 일정. OpenAI는 올해 모델을 한두 개 공개할 계획인 것으로 전해졌다. 다만 차기 플래그십 모델은 정렬 작업과 정부 안전성 검토가 아직 남아 있다.
OpenAI, 아동 안전 소송. 미국 8개 주가 OpenAI를 상대로 소송을 제기했다. ChatGPT가 어린이에게 안전하지 않고, 회사가 안전성에 대해 소비자를 오도했다는 주장이다. 비판적 사고력 저하 같은 피해를 근거로 들었다.
Character.AI 대화 보호. 주 법무장관들이 Character.AI 파산 절차에 이의 통지를 제출해, 이용자의 사적 대화가 매각되지 않도록 보호하려 한다. 미성년자가 많다는 점을 들어 위험을 경고했다.
AI 음악 표시. YouTube는 AI 생성 곡에 라벨을 붙였고, Deezer는 AI 트랙을 걸러내는 필터를 준비 중이다. 두 플랫폼 모두 생성 음악의 투명성을 높이는 것이 목표다.
Nvidia 유럽 투자. Nvidia가 유럽에 20억 달러 규모의 신규 투자와 프랑스 스타트업 지분 투자를 발표했고, 영국 AI 안전 연구소에 2억 5,000만 달러어치 컴퓨트를 제공한다.
바이브 코딩 런처. Epic Games가 자사 런처를 AI 보조 코딩으로 처음부터 다시 만들었다. 더 빠른 성능과 더 작은 팀으로 해냈다고 주장한다.
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