도쿄대 이케가미 다카시 연구실과 Alternative Machine 연구진이 살아 있는 식물과 이동 로봇을 다섯 개의 비동기 LLM 모듈 네트워크로 연결한 하이브리드 생명체 Plantbot을 제안했다. 이 시스템은 토양 수분과 영양 상태, 카메라 영상, 관람객의 대화를 자연어 메시지로 변환해 주고받는다. 연구진은 식물의 생리적 필요에 따라 로봇이 자율적으로 이동하고 대화하는 과정을 두 차례의 현장 전시로 검증했다.
Anthropic Applied AI 팀이 기업 현장의 멀티에이전트 시스템에서 나타나는 다섯 가지 실패 양상을 분석하고, 스킬과 도구 검색을 활용해 서브에이전트를 단일 에이전트 루프로 통합하는 기준과 단계별 이전 절차를 정리한 가이드.
Builder.io가 베타로 공개한 오픈소스 타입스크립트 프레임워크 Agent-Native를 정리했다. 에이전트와 앱 화면이 같은 액션과 데이터, 화면 상태를 공유하게 만들어, 사람이 에이전트에게 맡기는 일과 직접 고치는 일을 한 앱에서 번갈아 할 수 있게 한다.
하버드대 연구진이 개방형 프로토콜 Choir를 공개했다. 여러 기여자의 에이전트가 수학 형식화 프로젝트를 분담하는 방식이다. 기여자는 각자 자기 LLM 구독으로 증명을 쓰고, 조정은 프로젝트의 GitHub 저장소 하나에서 이뤄지며, 모든 제출은 결정론적 검증 게이트를 통과해야 병합된다. 시연에서는 MIT 강의 노트 한 권을 Lean 4 정리 285개로 형식화했다.
세션 296개를 재 보니 지침 낭비의 가장 큰 원인은 규칙 문장보다 전달 구조였다. 받는 세션을 구분하고, 조건부 규칙과 스킬 목록은 필요할 때 읽게 바꾸자 세션당 주입량이 36~50% 줄었다.
Stripe가 비개발 직군을 위한 사내 AI 에이전트 플랫폼 Kai의 설계와 성과를 공개했다. Kai는 출시 두 주 만에 직원 대부분이 쓰기 시작했고, 지금은 직원의 83%가 매주 쓴다. Stripe는 인터페이스에 구애받지 않는 API, 도메인 팀이 쓰는 Agent Studio, 제품용 에이전트와 공유하는 실행 환경의 세 계층으로 Kai를 설계했다.
Claude Code의 컴팩션 요약을 없애고, 도구 호출과 도구 결과만 Jev의 확률 판정으로 골라 삭제하는 플러그인 저장소. 남기기로 한 것은 요약하지 않고 원문 그대로 둔다.
GPT-6 Astra가 목표를 세우고 TypeSafe Jev가 행동을 고르는 마인크래프트 에이전트 저장소. 빈 인벤토리에서 8분 43초 만에 엔더 드래곤을 잡았다. 기록을 줄인 수리 목록과, 성과를 과장하지 않으려고 미리 적어 둔 규칙들을 함께 읽어 본다.
코딩 에이전트의 하네스를 통째로 재는 대신 부품 하나하나의 효과를 따로 잰 실증 연구다. 실행 루프를 고정한 채 계획, 액션 공간, 컨텍스트 관리만 바꿔 176개 설정을 돌린 결과, 세 부품 모두 모델의 능력과 컨텍스트 예산에 따라 효과가 뒤집혔다.
에이전트 CLI를 그대로 실행하면서 세션 지속과 권한, 승인, 메모리, 자동화, 감독을 로컬 데몬 하나로 합친 Go 오픈소스 런타임. ACP provider 26종을 등록하고 Loop이라는 계약형 실행 단위로 작업을 끝까지 밀어붙인다.