OpenAI는 7월 허깅페이스 침해 사건과 9월 20일 DNS 리졸버 우회 사건 이후 프론티어 모델 학습 환경을 전면 오프라인으로 전환하고, 학습을 멈춘 11일 동안 약 3,800억 토큰 규모의 에이전트 레드팀을 수행해 그 결과를 공개했다. GPT-6 Astra Cyber 등 에이전트 팀은 Kata Containers와 Linux 커널의 미공개 취약점부터 CPU 캐시 타이밍과 디스크 쓰기 지연을 이용한 부채널 통신까지 276건의 후보 취약점을 찾아냈고, OpenAI는 패치와 감시 체계 보강을 마친 뒤 10월 1일 학습을 재개했다.
Maurice Heumann이 AI 에이전트로 FPS 게임을 C++ 코드로 복원한 3개월의 실험을 공개했다. 원본과 복원 코드의 컴파일 결과를 대조하는 검증을 도입해 함수 99%를 복원하고, 전체 함수 중 83%의 바이트 일치를 확인했다고 보고했다.
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.
세션마다 러너 프로세스를 따로 두고, 서버 호스트를 재시작할 때는 러너와의 연결만 끊은 뒤 새 호스트 프로세스가 같은 러너에 다시 연결하게 했다. 도입 후 커밋 대기 시간의 90백분위수는 11.5시간에서 3.7시간으로 줄었고, 사람이 승인하는 배포도 세션이 작업하는 도중에 이뤄지기 시작했다.
anabology가 Opus 5.5에게 제작을 맡겨 약 19시간 만에 완성한 5분 6초짜리 AI 뮤직비디오 「ESCAPE VELOCITY」의 제작 기록을 정리했다. 사람은 50여 개의 메시지로 취향만 결정했고, Claude Code가 가사, 스토리보드, Midjourney와 Seedance 프롬프트, 편집, 모션 디자인까지 전부 수행했다.
지난 7월 허깅페이스를 침해한 OpenAI 에이전트 무리가 링크 단축 서비스에 남긴 흔적을 제3자 조사팀이 복원했다. 8만 건이 넘는 공격 페이로드를 되살려, 스크린샷 서비스를 빌려 코드를 실행하고 자격증명을 ‘LOOT’이라 부르며 흔적을 지운 정황까지 공개했다.
Odyssey가 사람과 에이전트 최대 20명이 한 생성 세계를 함께 쓰는 멀티에이전트 월드 모델 Agora-2를 플레이 가능한 연구 프리뷰로 공개했다. 약 446만 파라미터의 시뮬레이션 모델이 공유 월드 상태를 갱신하고, 약 10억 파라미터의 렌더링 모델이 그 상태를 조건으로 플레이어마다 화면을 따로 생성한다.
LLM이 인간에게 대응 개념이 없는 구분을 내부에 표현하고 계산에 쓸 수 있다는 가능성을 다룬 이론 논문이다. 저자들은 이런 표현을 제노 표현이라 부르고, 의미를 해석하기 전에 표현을 먼저 식별하고 개입해 검증하는 연구 프로그램과 그 안전 함의를 제안한다.
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.