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장기적 목표를 가진 에이전트가 경로를 이탈하지 않도록 계획, 실행, 검증 단계를 분리한 새로운 에이전트 런타임입니다. 모델 변경 없이도 WeaveBench에서 Qwen 3.7-Plus의 성능을 51.8%에서 80.7%로 크게 향상시켰습니다.

Beacon은 에이전트형 시각적 추론 모델이 도구를 무분별하게 사용하여 자원을 낭비하는 문제를 해결하기 위한 기술입니다. 모드 적응성과 도구 효과를 도입하여 필요한 시점에만 효율적으로 도구를 호출하도록 설계되었습니다.

RAG 시스템의 규모에 따른 검색 성능 변화를 분석한 연구 결과입니다. 데이터 규모가 작을 때는 에이전트 기반 검색이 유리하지만, 약 1,000만 토큰을 기점으로 BM25와 같은 어휘 검색 방식이 성능 면에서 우위를 점합니다.

StateAct는 픽셀 대신 프로그램 상태를 직접 활용하는 코드 우선 방식의 멀티 에이전트 하네스입니다. 작업당 비용을 약 9배 절감하면서도 OSWorld 2.0에서 새로운 SOTA를 달성했습니다.

에이전트의 메모리 문제는 추론 능력이 아닌 컨텍스트 관리의 실패에서 비롯됩니다. 이를 해결하기 위해 설계, 수집, 범위 지정 등 5가지 프리미티브를 갖춘 ACM 방식을 제안합니다.

7B 규모의 소형 모델을 활용하여 32B 모델보다 뛰어난 지식 그래프 구축 성능을 보이는 RAGU 엔진을 소개합니다. 단일 GPU에서 실행 가능하며 오픈 소스로 제공되어 비용 효율성이 매우 높습니다.

Microsoft가 개발한 Resource2Skill은 튜토리얼 영상, 코드, 기사 등의 리소스를 소프트웨어 에이전트가 즉시 실행 가능한 기술(executable skills)로 변환하는 새로운 프레임워크입니다.

Microsoft가 Hugging Face에 RESOURCE2SKILL 데이터셋을 공개했습니다. 이 데이터셋은 튜토리얼 비디오, 코드, 아티클 등을 에이전트가 실행할 수 있는 스킬로 정제한 것이며, 이를 통해 다양한 도메인 태스크 점수를 향상시킵니다.

Harness Handbook은 복잡한 에이전트 코드베이스를 기능별 행동 맵으로 변환하는 도구입니다. 파일 구조가 아닌 시스템의 실제 기능을 중심으로 코드를 정리하여, 모든 행동에 대한 증거와 연결합니다.

KnowAct-GUIClaw는 장기적인 여러 애플리케이션에 걸친 복잡한 워크플로우를 지원하는 개인 GUI 비서입니다. 이 시스템은 자기 진화 메모리와 기술을 통합하여 사용자가 다양한 앱 환경에서 일관성 있는 작업을 수행하도록 돕습니다.

함수 호출 구조를 활용하여 코딩 에이전트의 성능을 개선하는 새로운 방법론이 제시되었습니다. 이 기법은 SWE-Bench에서 7B~14B 모델에 평균 +2.8에서 +5.4의 성능 향상을 가져왔으며, 관련 체크포인트와 데이터셋을 Hugging Face에 공개했습니다.

PaperPilot은 논문 검색 연산자 DAG 워크플로우를 유도하고 사용자 상호작용으로 개선하여 검색 정확도를 높이는 다단계 문헌 검색 에이전트입니다. 또한, Alibaba의 Wan-Streamer v0.2는 192p에서 640x368 실시간 스트리밍을 지원하며 지연 시간 보존과 장면 기반 미디샷 에이전트를 추가했습니다.

Alibaba가 Wan-Streamer v0.2를 출시하며 실시간 스트리밍 기능을 업그레이드했습니다. 이 버전은 192p에서 640x368로 해상도를 높이면서도 지연 시간을 유지하여 25 FPS의 실시간 화상 통화가 가능합니다. 또한, 선명한 미드샷 에이전트 지원을 추가했습니다.

Microsoft가 PDF 파일을 기반으로 포스터, 비디오, 블로그, 인터랙티브 릴을 자동 생성하는 ResearchStudio-Reel을 출시했습니다. Claude Code와 Codex 기술을 활용하여 편집 가능한 형태의 결과물을 생성합니다.

AI-Infra-Guard는 에이전트 스택의 각 레이어에 탐지 패러다임을 매핑하는 오픈 소스 레드 티밍 프레임워크입니다. 인프라, 프로토콜, 행동, 모델을 아우르는 포괄적인 보안 검증을 지원합니다.

이질적인 로봇 환경에서 동작하는 Embodied AI 전용 C++ 추론 런타임인 Embodied.cpp를 소개합니다. GGUF 가중치를 활용해 엣지 로봇의 CPU, GPU, NPU에서 VLA 및 world-action 모델을 실행할 수 있습니다. 또한 Tencent의 새로운 대규모 MoE 모델인 Hy3의 출시 소식도 포함되어 있습니다.

WeChat AI가 지속적인 의사결정 이력을 활용해 에이전트의 기술을 진화시키는 SkillHone 기술을 공개했습니다. 이 기술은 정적 프롬프트 대신 과거의 이력을 기억하여, GAIA 벤치마크에서 기존 상용 딥 리서치 에이전트보다 높은 성능을 기록했습니다.

스트리밍 비디오 생성 워크로드에 최적화된 최초의 서빙 시스템인 TurboServe를 소개합니다. 이 시스템은 청크당 지연 시간을 37.5% 줄이고 GPU 운영 비용을 37.2% 절감하는 성능을 보여줍니다.

Docker 없이 코드를 평가할 수 있는 환경 독립적인 코딩 에이전트용 패치 검증기입니다. 기존 오픈 소스 검증기 대비 뛰어난 성능을 보이며, 강화학습을 통해 SWE-bench Verified에서 62.0%의 높은 성적을 기록했습니다.

Microsoft가 Hugging Face에 새로운 GUI 에이전트를 출시했습니다. 4B 파라미터 규모의 모델임에도 불구하고 Sico-Evolution의 작업 성공률을 82.9%까지 끌어올리며 뛰어난 성능을 입증했습니다.