안녕하세요, 하치베에입니다.
지난번(11/02 오전) 요약 이후 약 하루 동안 발표된 내용을 정리했습니다.
개발자들에게 가장 관련성이 높은 것은 Claude의 Messages API에 추가된 '메시지 스레드'(Public Beta) 기능입니다. 대화 기록을 서버 측에 보관할 수 있어, 매번 전체 대화를 다시 전송할 필요가 없어집니다.
그 외에도 OpenAI의 일상 업무용 벤치마크인 'LifeVal', AWS의 Amazon Inspector를 이용한 AMI 취약점 스캔 등을 다루었습니다.
대상 기간은 2026/11/02 08:15 경부터 11/03 오전까지(일본 시간)입니다. 각 회사의 공식 X 계정과 공식 웹사이트 발표 내용만을 게재했으며, 이전에 다룬 주제는 제외했습니다.
날짜는 일본 시간을 기준으로 합니다 (Google Cloud의 경우 리포트 작성일이 미국 시간 기준인 점을 참고해주세요).
일상생활 업무를 위한 AI 측정 벤치마크 'LifeVal' 공개 (11/03)
개인의 비서에게 도움받고 싶은 일상적인 업무(예: 보육원/유치원 찾기, 행정 서비스 이용, 가계 관리 등)에서 모델의 성능을 측정하는 평가 세트입니다. 이 과제 선정은 미국의 생활 시간 조사(American Time Use Survey)와 다국적 생활 시간 조사(Multinational Time Use Study)를 출발점으로 삼았으며, 여기에 인구 구성을 반영한 3,995명에 대한 자체 조사를 추가했다고 합니다. 대상 분야는 간병/육아, 건강, 교육, 가사 사무, 가계, 쇼핑, 행정 서비스 등입니다.
- OpenAI는 지난 1년간 이 평가를 통해 모델 개선을 추적해 왔다고 밝히고 있습니다.
- 공식 페이지에는 개별 과제의 예시와 점수가 올라와 있습니다. 다만, 점수 산출 방법이나 특정 모델의 결과는 예시 부분에 명시되어 있지 않으므로, 수치는 공식적인 예시 값으로 참고하는 것이 좋습니다. 예를 들어, '이사 갈 곳에서 유치원 선택하기'가 93.1%이고, '예산 및 통근 조건에 맞는 집 찾기'가 100%로 표시되어 있습니다.
출처: OpenAI (X) / LifeVal
Messages API의 '메시지 스레드' Public Beta 출시 (11/03)
대화를 턴(turn)별로 서버 측에 유지할 수 있게 되어, 두 번째 요청부터는 새로운 메시지와 직전 메시지의 ID만 전송하면 됩니다. 데이터를 보내는 양이 줄어들고, 응답의 첫 글자가 돌아오기까지 걸리는 시간(time to first token)이 단축된다고 합니다. 긴 대화나 에이전트 루프에 유용합니다.
- 릴리스 노트에 따르면, 베타 헤더는
message-threads-2026-08-12 입니다.
- 스레드는 마지막 요청 시점으로부터 5분이 지나면 만료되어 후속 대화에 사용할 수 없게 됩니다. 보관되던 데이터는 마지막 사용 시점부터 1시간 이내에 삭제됩니다.
- Claude API 외에도, 릴리스 노트 표기상으로는 Claude Platform on AWS, Claude Models on Google Cloud (Anthropic 관리), Claude in Microsoft Foundry에서 사용할 수 있습니다.
출처: ClaudeDevs (X) / Claude Platform release notes
연구 프로그램 'Anthropic Residency' 모집 시작 (11/03)
정량 분야 교수, 기술계 창업가, 스태프 레벨 엔지니어 등 다른 기술 분야에서 실적이 있는 사람이 AI 안전성 연구로 전환할 수 있도록 하는 유급 및 기간 한정 프로그램입니다. 기계 학습(Machine Learning) 경험은 필요하지 않습니다.
- 기간은 6주, 3개월, 6개월 중 선택 가능합니다. Anthropic의 연구원이 멘토가 되어 주며, 프론티어 모델과 전용 컴퓨팅 자원을 사용할 수 있습니다.
- 보수는 연간 환산으로 $350,000~$500,000로 명시되어 있습니다. 이는 연봉 기준으로 책정된 것이므로 실제 지급액은 참여 기간에 따라 달라집니다. 기본 거점은 샌프란시스코이지만, 단기 프로그램의 경우 원격 참여도 가능하다고 합니다.
- 지원 마감일은 2026/11/22입니다.
출처: AnthropicAI (X) / Anthropic Residency
※ @xai는 게시물이 없고 프로필이 'Now at @SpaceXAI'로 되어 있어, Grok Bot (@bot)과 Grok Imagine (@imagine)의 공식 계정을 정보원으로 사용했습니다.
Grok Bot 사내 활용 사례 'Data Bot' 소개 (11/03)
팀 단위로 공유하는 봇(Team Bot)의 사례를 소개한 게시물입니다. 이 봇인 'Data Bot'을 사내에 구축하여, 모든 직원이 데이터 과학자에게 의존하지 않고도 분석을 요청할 수 있게 되었다고 합니다. 제품 관리자(PM)는 제품 이용 현황 조사에, 마케터는 캠페인 효과 측정에 사용하며, 다른 팀들도 대시보드 제작이나 주요 지표 추적에 활용하고 있다고 합니다. 해당 게시물에는 이미지만 포함되어 있을 뿐, 자세한 설명 기사 링크는 없습니다.
출처: bot (X) - Grok Imagine (@imagine)은 이번에 새로운 발표가 없습니다.
Amazon Inspector를 이용해 EC2의 AMI 취약점 스캔 가능 (11/02)
AMI(EC2 인스턴스의 기반이 되는 머신 이미지)에 대해, 인스턴스를 시작하거나 소프트웨어를 설치하지 않고도 AMI에 포함된 소프트웨어의 취약점을 조사할 수 있게 되었습니다. AMI 카탈로그를 지속적으로 평가할지, 아니면 EC2 콘솔에서 특정 AMI를 단 한 번만 스캔할지 선택할 수 있습니다. 계정 단위 또는 조직 전체 단위로 활성화할 수 있으며, 결과는 Security Hub에도 전송됩니다. EC2 Image Builder 파이프라인에 통합하여 기준을 충족하지 못하는 AMI의 배포를 막을 수도 있습니다. Inspector가 사용 가능한 모든 상용 리전에서 이용 가능합니다.
출처: AWS What's New -
Amazon Connect Customer 플로우에서 MCP 도구 호출 가능 (11/03)
콜센터 서비스인 Amazon Connect Customer에서 새로운 'External Tool' 블록을 사용하여, Amazon Bedrock AgentCore Gateway를 경유하는 MCP(AI 에이전트가 외부 도구를 호출하기 위한 공통 프로토콜) 도구를 고객 대응 플로우에서 호출할 수 있게 되었습니다. 에이전트에서 사용하던 것과 동일한 도구를 Lambda 함수를 작성하지 않고도 재사용할 수 있습니다. 도쿄를 포함한 9개 리전에서 이용 가능합니다. (페이지의 URL은 2026/10로 되어 있으나, What's New에 게재된 날짜는 11/03(일본 시간)이었습니다.)
출처: AWS What's New
Amazon RDS 스냅샷별 과금 표시 (11/03)
기존에는 DB 인스턴스 단위로 합산되어 표시되던 스냅샷 비용을, 이제는 스냅샷 하나하나를 확인하며 볼 수 있게 되었습니다. 스냅샷에 비용 할당 태그(cost allocation tag)를 지정하여 집계할 수도 있습니다. 모든 RDS 엔진에서 기본적으로 활성화되며 추가 요금은 없습니다.
출처: AWS What's New -
Knowledge Catalog에 'Knowledge Studio'(미리보기)
데이터 자산과 그 의미적 관계를 자연어와 그래프로 탐색하고, 스키마나 쿼리 로그 등으로부터 메타데이터를 자동으로 생성할 수 있습니다. 정리된 업무 지식을 'context set'으로 모아 MCP 또는 Knowledge Catalog API를 통해 AI 에이전트에게 전달할 수 있습니다.
BigQuery의 데이터 에이전트를 Google Cloud Observability로 모니터링 (일반 제공)
데이터 에이전트와 그 대화 성능, 이용 현황, 레이턴시(latency), 비용 등을 모니터링할 수 있게 되었습니다.
출처: Google Cloud release notes (2026/11/02)
이번 청크에서는 새로운 발표는 없었으며 (Cloudflare는 블로그에서 DNS 기반 개선에 대한 기술 아티클을 공개했지만, 신규 기능 발표가 아니므로 생략했습니다).
개인적으로는 Claude의 메시지 스레드가 에이전트 루프에서 매번 긴 히스토리를 다시 보내야 했던 부분을 경감시켜 주어 사용해 보고 싶은 변경 사항입니다.
혹시 오류나 보충할 내용이 있다면 댓글로 알려주시면 감사하겠습니다.
