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AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
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Sui는 지속적인 업데이트를 통해 기술적 역량을 입증하고 있습니다. CertiK 분석 결과 4,000만 TPS의 온체인 기록을 달성했으며, 자율 보안 기능과 Verifiable Agent Arbiter 같은 새로운 기능을 도입했습니다. 또한 Alibaba Cloud와의 협력을 통해 AI 에이전트 서비스 영역을 확장하고 있습니다.
글로벌 기업의 CHRO 및 최고 인사 책임자들과 AI 도입 현황에 대해 논의했습니다. AI를 전사적으로 교육하기보다는, 이미 사용 중인 직원과 교육이 필요한 직원을 구분하여 맞춤형 역량 강화가 필요합니다. 또한, 에이전트 구축 시 기술 부채와 토큰 비용을 막기 위해 소수 그룹이 시스템 기록 기반 백그라운드 에이전트를 운영하는 것이 효과적입니다.
인터넷 사용자의 상당 부분이 곧 AI 에이전트가 될 것이라는 전망과 함께, 이를 위한 새로운 로그인 및 인증 시스템(AgentID)을 소개합니다. 이 시스템은 에이전트를 'Google로 로그인'하는 방식처럼 작동하며, 실제 인간 소유자와 연결되어 앱에 통합될 수 있습니다.
AI 에이전트의 수익화 모델은 사용자 직접 청구 방식에서 벗어나, 백엔드에서 작동하며 상점(merchants)으로 유도하는 지출액의 일부를 가져가는 방식으로 진화할 것입니다. 성공적인 구현을 위해서는 모든 에이전트가 사용할 수 있도록 할인 요율 협상, 매출 공유 확보, 그리고 수천 개의 상점을 단일 API로 통합하는 거대한 제휴 네트워크 구축이 필수적입니다.
Anthropic은 멀티 에이전트 시스템을 위한 '하네스(Harness)' 구축 방법을 제시하며, 이를 통해 AI 에이전트의 개발 효율성을 극대화하는 방법을 설명합니다. 이 하네스는 루프, 컨텍스트 관리, 샌드박싱 기능을 제공하여 복잡한 에이전트 워크플로우를 체계적으로 구현할 수 있게 합니다.
Google이 에이전틱 AI(Agentic AI) 구축에 대한 무료 1시간 강좌를 공개했습니다. 이 강좌에서는 첫 AI 에이전트 구축 방법, 영구 메모리 부여, 장기 실행 루프 생성 등 실질적인 개발 내용을 다룹니다.
zkAPI를 통해 영지식 증명(zero-knowledge proofs)을 활용하여 AI 추론 및 기타 측정 서비스에 대한 개인적인 결제가 가능해졌습니다. 이 기술은 API 호출 시 지불 주체의 신원 노출 없이도 결제의 유효성을 검증할 수 있게 합니다.
Apple이 AI 에이전트가 사용자의 민감 정보(파일, 메시지, 브라우징 기록 등)에 광범위하게 접근하는 위험성을 언급하며, macOS의 '전체 디스크 접근(Full Disk Access)' 권한을 강화할 새로운 제어 기능을 추가할 예정임을 발표했습니다.
AI 인프라가 수억에서 수십억 개의 AI 에이전트를 지원할 것으로 예측하며, 이는 글로벌 인간 노동력 규모와 맞먹을 잠재력을 가집니다. 에이전트의 비용은 Codex 워크로드 기준 시간당 $16~$18로 추정되며, 이를 구동하는 데 필요한 하드웨어 용량과 연간 예상 지출액(2.6~5.3조 달러)을 분석했습니다.
SpaceX가 실험적인 @SpaceXAI typescript sdk를 출시했습니다. 이 SDK는 최신 grok 모델을 활용하여 텍스트, 음성, 이미지, 비디오 등 다양한 모달리티의 기능을 하나의 통합된 환경에서 제공합니다. 또한 실시간 검색, 웹 검색, 코드 실행 등 서버 측 도구 사용도 가능하며, 사용자 피드백을 통해 지속적으로 개선될 예정입니다.
Supabase가 선언적 스키마, Supabase compute, Logs Query MCP, 범위 지정 PATs 등 여러 새로운 기능을 공개했습니다. 이 기능들은 개발자들이 데이터베이스와 백엔드 시스템을 더욱 효율적으로 구축하고 관리할 수 있도록 돕는 데 초점을 맞추고 있습니다.
이번 PR은 에이전트 기능의 대폭적인 개선을 포함합니다. Pi 지원, T3 Code MCP 도입, 그리고 `delegate_task` 기능을 통해 에이전트가 다양한 제공자나 모델에서 자식 에이전트를 시작할 수 있게 되었습니다. 또한, ACP Registry를 통한 다중 레지스트리 에이전트 추가와 작업 트리 핸드오프 등 복잡한 워크플로우 관리 기능도 구현되었습니다.
NVIDIA가 100개 이상의 산업 파트너와 협력하여 'Open Agent Safety Platform'을 출시했습니다. 이 플랫폼은 자율적인 AI 에이전트를 개발하고 운영할 때 안전성을 확보하는 데 초점을 맞춘 개방형 생태계입니다.
NVIDIA가 AI 에이전트의 접근 및 활동을 통제하는 Open Agent Safety Platform을 출시했습니다. 이 플랫폼은 권한 강제(OpenShell), 외부 모니터링/보안 제어(BlueField-4, DOCA), 실제 작업 구동(Vera CPU) 기술을 결합하여 안전하고 신뢰할 수 있는 에이전트 활용 기반을 제공합니다.
OpenShip의 다음 단계 업데이트가 발표되었으며, 이제 제품을 직접 배포하고 서버 전반에 걸쳐 확장할 수 있게 되었습니다. 자동 클러스터 설정, 사설 네트워킹 등 다양한 기능을 지원하며, 코딩 에이전트가 DevOps 엔지니어 역할을 수행하도록 강화되었습니다.
Qwen3.8-Flash의 크레딧 사용법도 흥미롭지만, 본문은 에이전트가 작업을 계획하고 실행하며 결과를 검토하는 워크플로우에 주목합니다. 이는 데스크톱 AI 에이전트가 실제로 수행할 수 있는 기능을 테스트하는 유용한 방법론을 제시합니다.
본 글은 Aqua와 1inch MCP를 테스트하며 얻은 경험을 공유합니다. AI가 포지션을 관리하기보다, 사용자가 모든 거래 과정에서 높은 통제력을 유지하는 것이 중요함을 강조합니다. AI는 시장 가격 및 세부 정보를 미리 보여주고 사용자 지갑의 직접 서명을 통해 실행 여부를 결정하게 합니다.
그렉 아이젠버그와 니콜라 콜은 AI가 좋은 글쓰기 자체를 파괴하지 않았으며, 오히려 평범하고 일반적인(generic) 글쓰기를 무가치하게 만들었다고 설명합니다. 진정한 가치는 AI가 접근할 수 없는 개인의 경험과 독특한 관점에서 나옵니다.
사용자가 Claude와 Seedance 2.5를 활용하여 Pollo MCP라는 바이럴 플로팅 장애물 코스 컨셉을 테스트해 보았습니다. 이 콘텐츠는 특정 AI 도구 조합을 이용한 창작 및 실험 과정을 보여줍니다.
Amazon이 Seller Assistant를 '워크플로우' 기능으로 업그레이드하여, 판매자가 로그인하지 않아도 가격 책정, 재고 관리 등 핵심 작업을 지속적으로 모니터링하고 자동 조치할 수 있게 했습니다. 이 에이전트는 일반 영어 설명과 안전장치를 통해 백그라운드에서 실행되며, Anthropic의 Claude와 연동되는 플러그인도 제공합니다.