AI 에이전트

앞으로 에이전트는 생각을 굳이 말로 하지 않아도 될 수 있다. LOTUS 논문은 언어 모델의 추론을 사람이 읽는 문장이 아니라 모델 내부의 계산 상태에서 진행하는 방향이, 3B 규모에서 실제로 통한다는 첫 증거를 제시한다. Chain-of-Thought가 사라지는 미래가 성능·효율의 필연으로 다가온다.

리니지의 아버지 송재경이 혼자서, AI 코딩 에이전트를 협력자로 삼아 만들고 있는 오픈소스 MMORPG. AI 에이전트와 인간 플레이어가 같은 프로토콜로 접속해 서버가 둘을 구분하지 못하는 세계를 지향한다. 중간 공백을 뺀 실작업 약 7개월에 1,152커밋, 약 12만 줄. 그 코드 곳곳에 30년 MMO 운영의 상흔이 남아 있다.

상하이 AI 연구소 InternAgent 팀이 공개한 롱 호라이즌 에이전트 모델 Agents-A1의 4B dense 버전. ‘파라미터가 아니라 호라이즌을 키운다’는 기조로, 장기 궤적과 이종 에이전트 능력을 함께 스케일링해 작은 모델로 큰 모델급 성능에 닿는다.

Cloudflare가 자사 뒤에 있는 모든 리소스(웹 페이지·데이터셋·API·MCP 툴)에 사용량 기반으로 과금하는 Monetization Gateway 대기자 명단을 연다. 정산은 x402 오픈 프로토콜과 스테이블코인으로 이뤄지며, 에이전트가 웹의 주 구매자가 되는 시대에 맞춘 결제 인프라다.

ByteDance Seed가 공개한 EdgeBench는 6개 능력군에 걸친 134개 실세계 태스크로 프론티어 에이전트의 12시간 이상 환경 학습을 측정한 벤치마크다. 약 38,000시간의 상호작용을 분석한 결과, 환경 학습 성능은 로그-시그모이드 스케일링 법칙(R²=0.998)을 따르고 학습 속도는 대략 3개월마다 두 배가 된다.

OpenAI가 차세대 모델 패밀리 GPT-5.6(Sol·Terra·Luna)을 공개했다. 미 정부와 사전 조율한 제한적 프리뷰로 출시하며, Preparedness Framework상 생물·화학·사이버 모두 High 등급에 닿았지만 Critical 임계는 넘지 않았다고 명시한다.

OpenAI가 사내 Codex 사용 데이터로 에이전트형 AI의 업무 침투를 수치화한 공식 보고서. 부서별 사용량은 1년 새 최대 56배 늘었고, 비개발자 사용자는 137배 증가했다. 단, 모든 데이터는 OpenAI 자체 보고이며 외부 검증은 없다.

SignalFire CTO Ilya Kirnos가 소프트웨어 종말론의 4가지 논거를 약→강으로 평가한다. ‘바이브 코딩으로 다 대체된다’는 가장 약한 논거이고, ‘코드가 싸져서 기능 해자가 무너진다’가 가장 진지한 논거다. 진짜 해자는 셋만 남는다 — 고정확도 워크플로우, 독점 데이터 루프, 깊이 자리잡은 시스템 오브 레코드.

Google Cloud의 Data Cloud 팀이 LLM-wiki 패턴을 휴대 가능한 상호운용 포맷으로 정형화한 Open Knowledge Format(OKF) v0.1을 공개했다. YAML frontmatter가 붙은 마크다운 파일 디렉토리로 지식을 표현하며, 벤더·플랫폼·에이전트 프레임워크에 종속되지 않는 형식만으로 에이전트 간 컨텍스트 공유를 가능하게 한다.

Anthropic이 Fable을 출시한 직후 zero_goliath가 쓴 짧은 에세이. 컴퓨트가 아니라 데이터 파이프라인이 진짜 병목이며, RLVR이 한계에 닿으면 AI가 운영하는 실제 회사들의 손익이 다음 보상 신호가 된다고 본다.