네이버가 기존 광고주센터를 '네이버애즈'로 개편하고 AI 기술로 중소형 광고주 지원을 강화했다. 광고주는 추천 알림의 '적용하러 가기' 버튼으로 제안을 바로 실행할 수 있고, '애즈 어시스턴트'로 광고 설정 문제의 원인과 해결 방법을 확인할 수 있다. 해당 기능은 검색광고 분야에 우선 적용되며, 처음 광고를 시작하는 광고주를 위한 '첫 광고 가이드'도 함께 선보였다.
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DevRev는 GPT-6.1 Sol과 GPT-6 Astra를 결합해 기업의 서비스 업무를 맡는 Computer와 Operator를 구축했다. 회사는 OpenAI 모델의 추론 능력과 신뢰성, 고객과 직원에게 응답하는 데 필요한 속도와 비용을 평가하고 있다. 사내 엔지니어는 Codex로 전면 전환했으며 Cursor 라이선스를 폐지했다.
OpenAI는 취약점 발견, 동적 검증, 익스플로잇 평가, 패치 생성을 자율적으로 수행하는 파이프라인을 개발했다고 밝혔다. 개발 중인 사이버 특화 모델로 한 번 실행해 Linux 권한 상승(LPE) 취약점 948건을 검증하고 패치를 생성했으며, API 비용은 약 121만 달러였다.
선정 이유: 발견부터 검증, 익스플로잇 평가, 패치 생성까지 각 단계의 API 비용이 공개되어 취약점 조사의 규모와 비용 수준을 비교하기 쉽다.
Anthropic은 Claude Marketplace에 보안, 개발 기반, 크리에이티브, 생산성 분야의 새로운 파트너 에이전트와 제품을 추가했다고 밝혔다. 현재 마켓플레이스에는 25개 이상의 파트너 에이전트와 제품이 등록되어 있다. 대상 엔터프라이즈 고객은 약정한 Anthropic 지출의 일부를 이들 솔루션에 사용할 수 있다.
Amazon Bedrock AgentCore Evaluations의 코드 기반 evaluator에 TypeSafe의 호스팅 결정 모델 Jev와, 직접 구동하는 오픈소스 결정 모델 Strands Decider 2B를 연결하는 방법을 소개한다. 결정 모델은 고정된 선택지에 대해 보정된 확률을 반환하는 소형 특화 모델로, 예/아니요 질문, 최대 255개 선택지 중 고르기, 2~10단계 점수 매기기의 세 가지 유형을 지원한다. 내장 evaluator 앞단에서 합격 여부를 걸러내는 스크리닝 용도로 활용할 수 있다.
U Mobile은 Amazon Bedrock AgentCore 위에 에이전트형 헬프데스크 「AiDaH(AI-Driven Agentic Helpdesk)」를 구축했으며, 도입 1년 이내에 6개 사업 부문에 걸친 150건 이상의 문서화된 운영 시나리오에 대응하고 있다고 밝혔다. 회사의 자체 측정에 따르면 주요 카테고리의 트러블 티켓 건수는 최대 84.5% 감소했다. AiDaH는 6계층 아키텍처로 구성되며, 직원들은 Microsoft Teams를 통해 이용한다. 실시간 가입자 계정에 변경이 미치는 작업은 담당자가 확인한 뒤 실행한다.
Indegene은 AWS 상의 NEXT Unified Data Platform(NEXT UDP) 내에 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 Data Quality Agent를 구축했다고 밝혔다. 이 에이전트는 문맥을 반영한 데이터 품질 규칙을 생성·검증하고, 사람이 관여하는 통제 하에서 실행 가능한 SQL 및 Python 코드를 출력한다. 이를 통해 전사 규모에서 데이터 품질을 개선하는 동시에, 품질 프로그램의 구축과 유지에 드는 노력을 줄일 수 있다고 한다.
AWS Machine Learning Blog는 프로덕션 AI 에이전트를 위한 컨텍스트 엔지니어링 4계층을 오픈소스 멀티 에이전트 데이터 분석 솔루션 'Deep Insight'의 구현 코드와 함께 해설했다(Part 2). 단일 쓰기·실행 도구로 스크립트가 컨텍스트에 추가하는 토큰을 약 95% 줄였고, 스킬을 필요할 때만 읽어 들이도록 하여 시스템 프롬프트를 약 97% 축소했다. Deep Insight는 Strands Agents SDK와 Amazon Bedrock AgentCore 위에 구축되어 있다.
Amazon Quick의 Smart Approvals는 승인 대상 작업을 별도의 모델(classifier)이 사용자의 요청과 대화 맥락에 비추어 평가해, 자동 승인하거나 사용자 확인으로 되돌리는 기능이다. 권한을 추가하거나 필수 사람 승인을 삭제하지는 않는다. 자동 승인은 1회성이며, 검토된 정확한 작업과 파라미터에만 적용된다.
OpenAI는 승인을 받은 고객을 대상으로 GPT‑5.6 Cyber를 Daybreak Red를 통해 AWS GovCloud(US-East)에서 제공하기 시작했다고 밝혔다. 취약점 조사, 익스플로잇 검증, 보안 테스트 등 승인된 작업에 사용할 수 있으며, Amazon Bedrock을 통해 액세스한다. 이용하려면 Daybreak Red의 승인과 AWS 측 액세스 설정이 필요하다. Bedrock에서의 추론 데이터는 모델 학습에 사용되지 않으며, 고객이 Daybreak Red의 데이터를 OpenAI와 공유할 필요는 없다.
OpenAI는 Code Storage와 여러 오픈소스 개발자 도구를 만들고 있는 Pierre Computer Company, Inc.(Pierre)를 인수한다고 발표했다. Codex 앱의 파일 탐색과 리뷰에는 이미 Pierre의 Trees와 Diffs가 사용되고 있다. 인수는 규제 당국의 승인을 포함한 일반적인 클로징 조건에 따르며, 완료될 때까지 두 회사는 각각 독립된 회사로 존속한다.
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Claude Code v2.1.318가 출시됐다. `claude auth status`에 저장된 claude.ai 로그인의 만료 일시(`loginExpiresAt`)가 추가됐으며, `claude -p`의 텍스트 출력에서는 만료 10일 전부터 경고가 표시된다. 아울러 2.1.314의 회귀로 `--continue`가 이전 대화를 잃는 문제 등 다수의 버그가 수정됐다.
Cisco는 네트워크 텔레메트리와 OpenAI의 모델을 결합해 보다 적응형 방어 체계를 구축하고 있다. 두 회사는 Daybreak Defense Network를 통해 보안팀이 위협 노출을 신속하게 분류하고, Cisco Cloud Control로 적절한 통제를 적용하는 방식을 검토하고 있다. Cisco의 Jeetu Patel은 Daybreak와 GPT-6 Astra를 자사와 고객의 보안 태세를 강화하는 진전으로 꼽았다.
OpenAI는 모델을 활용해 기계·전기 설계부터 시스템 전체 설계, 시뮬레이션, 제조까지 지원하는 시도를 공개했다. GPT-6을 사용해 사용자가 Codex와 대화할 수 있는 기기의 케이스, PCB, 소프트웨어 연동을 사람이 직접 편집하지 않고 설계하는 테스트를 진행했다. 설계는 팀원 2명이 1주일 미만에 마무리했고, 시제품은 위탁 제조업체가 1개월 미만에 제작했다. 다만 양산 준비에는 여러 차례의 검토와 수정이 필요했다.
Google Antigravity에 새로운 Cheminformatics Skills를 도입하면 에이전트가 폐암 치료제의 실제 사례를 바탕으로 수천 개의 화합물을 검색하고, 매치드 분자 쌍 분석을 수행해 합성 경로가 포함된 새로운 강직화 매크로사이클을 약 1시간 만에 제안할 수 있다고 한다. 분자 계산은 RDKit 등 결정론적 도구가 담당하며, 언어 모델은 워크플로 전체를 총괄하고 ChEMBL, PubChem 등 데이터베이스 탐색을 맡는다. 매크로사이클인 lorlatinib은 회전 가능한 결합이 적고 효력이 높은 경향이 있는 것으로 나타났다고 밝혔다.
EDB Postgres AI는 Postgres 내부의 AIDB 확장으로 시맨틱 레이어(SemKB)를 구현하며, 업무 정의는 COMMENT 문으로, 조인 관계는 외래 키로, 접근 제어는 GRANT와 행 수준 보안(RLS)으로 관리한다. 이 글에서는 Amazon Bedrock AgentCore 위에서 동작하는 Strands Agents 에이전트가 이 레이어를 거쳐 고객 360(C360) 질문에 답하는 구성을 보여준다. MCP 엔드포인트는 Application Load Balancer를 통해 AgentCore Gateway에 등록된다.
Gen Digital은 전문직 대상 평판 관리 플랫폼 「Norton Revamp」의 AI 큐레이션 뉴스 엔진을 Amazon Bedrock AgentCore Web Search를 사용해 구축했다고 밝혔다. AgentCore Web Search는 완전 관리형 서비스이며 AWS 환경 안에서 완결되고, 인용 원본 URL과 공개일을 반환하므로 콘텐츠 제안을 최신 출처가 명시된 정보에 기반하게 할 수 있다. 뉴스 엔진에서는 Amazon Nova Lite가 순위가 매겨진 검색 결과를 바탕으로 게시물 초안을 생성한다.
Amazon Bedrock AgentCore Gateway는 Microsoft Entra ID와의 on-behalf-of(OBO) 토큰 교환을 통해 AI 에이전트가 사용자의 신원을 유지한 채 ServiceNow REST API를 호출할 수 있게 한다. 토큰 교환은 게이트웨이의 타겟에 설정되며, AgentCore Gateway가 각 요청마다 실행한다. 같은 패턴은 OAuth로 보호되는 다른 REST API에도 적용할 수 있다.
동일한 오픈 웨이트 모델 GLM-5.3-flash를 AppWorld의 90개 태스크로 비교한 결과, 하네스에 따라 태스크 완료율이 CUGA의 81.1%에서 Deep Agents의 30.0%까지 크게 달랐다. 세 조건 모두 성공한 시나리오의 비율(SGC)도 CUGA 66.7%, Hermes 26.7%, Deep Agents 6.7%였다.
AI는 반도체 팹의 공정 해석을 가속해 엔지니어가 물리 시험 전에 더 많은 방안을 검증할 수 있도록 하고 있다. COMSOL은 NVIDIA cuDSS 라이브러리를 활용한 멀티피직스 해석을 최대 10배 빠르게 했으며, Applied Materials는 NVIDIA PhysicsNeMo를 활용해 ACE+의 토포그래피 시뮬레이션을 최대 35배 가속했다. Advantest는 NVIDIA NeMo Switchyard AI 에이전트로 AI 모델 선정 대응 시간을 수 시간에서 수 분으로 단축했다.
Mistral AI@MistralAIAI 점수5858ML4 is now open-weight! Frontier capabilities on code agents & cyber, way more efficient and compact than its Preview version three weeks ago (!) and cherry on the cake: technical report telling its epic backstory. Check it out: https://huggingface.co/mistralai/Mistral-Large-4-1T-A52B/blob/main/assets/technical_report.pdf
NVIDIA와 파트너사들은 피지컬 AI와 에이전트형 AI를 전 세계 도시로 확대해 행정 서비스와 교통 관리 구축을 추진하고 있다. 말레이시아의 ITMAX는 NVIDIA RTX PRO 6000 GPU에서 작동하는 영상 에이전트 SamurAI V2를 2027년까지 17,000대 이상의 카메라로 확대하며, 신호 제어 검증에서 피크 시간대 이동 시간을 최대 26% 줄일 수 있다고 밝혔다.
네이버의 AI 탭이 AI 경영시스템 국제표준인 ISO 42001 인증을 받았다. 사용자 대상 에이전틱 AI 서비스 단위에서 국제표준 수준의 안전 관리 체계 요건을 충족한 국내 첫 사례이며, 모델 개발과 서비스 제공 두 측면 모두 심사를 받았다. 네이버는 AI Safety Center를 중심으로 구축한 안전 체계를 독립된 제3자 검증으로 확인받았다.
SpaceXSI는 Grok Bot 안의 Team Bot으로 'Data Bot'을 구축했다. 데이터 사이언스 팀의 노하우를 스킬로 학습시켜, 웨어하우스에 대한 쿼리와 분석을 수행하고 결과를 각자 선호하는 형식으로 돌려준다. 이를 통해 PM과 마케팅 팀도 데이터 팀을 기다리지 않고 직접 궁금한 점을 조사할 수 있게 된 것으로 알려졌다.
Qodo는 조직의 지식과 코드베이스 규칙을 Codex에 가져오는 플러그인을 개발해, 여러 리포지토리에 걸친 P0 버그 탐지를 지원하고 있다. Codex는 코드 변경 후 Qodo의 리뷰 결과를 같은 세션 안에서 받아, 풀 리퀘스트를 열기 전에 수정할 수 있다. Qodo는 Decisions API로 200개 규칙 가운데 확인해야 할 대상을 고르는 구상도 밝혔다.
Anthropic이 Claude Platform의 Messages API에 대화를 서버 측에서 보관하는 message threads를 베타로 추가했다. 이후 요청에는 새 메시지만 보내면 되어 요청 크기가 작아지고 첫 토큰이 나올 때까지의 시간도 줄어든다. 베타 헤더는 message-threads-2026-08-12이다.
Anthropic은 Claude Platform에서 message threads를 퍼블릭 베타로 제공하기 시작했다. 에이전트가 매 턴마다 전체 대화 기록을 다시 보내지 않고 이전 이후의 새 항목만 보낼 수 있게 되어, 장시간 세션의 지연이 줄어든다. Claude Code에서는 많은 사용자에게 기본으로 활성화되었으며, 500k~1M 토큰 요청에서 첫 토큰까지의 시간(TTFT) 중앙값이 약 35% 감소했다.
구글이 10월 AI 관련 발표를 정리한 기사를 공개했다. 중심은 Gemini 4 Argon과 Gemini 4 Carbon, 그리고 월드 모델 Genie 4다. Argon은 Google AI Studio, Gemini API, Gemini 앱 등을 통해 제공되며, Carbon은 미국 정부와 일부 사이버 방어 기관이 참여하는 사전 테스트 단계에 있다.
선정 이유: Gemini 4 Argon·Carbon과 Genie 4를 중심으로, 10월 Google의 AI 관련 발표를 분야별로 정리해 전체 흐름을 파악하기 좋다.
Crawl4AI로 수집한 웹 페이지를 Markdown 본문과 메타데이터 사이드카 파일로 준비한 뒤, Amazon S3 데이터 소스를 거쳐 Amazon Bedrock Knowledge Bases에 적재하는 절차를 설명한다. 표준 Amazon Bedrock Web Crawler로는 처리하기 어려운 불필요한 영역 제거, CSS 셀렉터를 이용한 영역 추출, 사용자 정의 메타데이터 부여가 필요한 경우에 쓰는 경로다. 샘플 구현은 aws-samples 리포지토리에서 제공된다.
OpenAI는 일상생활의 실무 과제에서 AI의 성능을 측정하는 평가 'LifeVal'을 발표했다. 미국과 국제의 시간 사용 조사를 바탕으로 3,995명의 조사에서 중요하게 여겨진 육아, 의료, 가계 관리, 쇼핑, 행정 절차 등의 과제를 선정했다. 공개된 사례에서는 GPT-6 Astra의 최고 기록이 여러 과제에서 100%에 도달했다.
AWS는 Amazon Bedrock AgentCore와 Amazon Nova Multimodal Embeddings를 사용해 항공우주 부품의 대체 평가를 지원하는 멀티 에이전트형 어시스턴트를 구축하는 방법을 소개했다. 계획 담당이 세 개의 전문 에이전트에 작업을 분배하고, 결정론적 허용오차 규칙으로 후보 부품을 채점한다. 대체 승인은 하지 않으며, 최종 판단은 엔지니어가 맡는다.
Amazon SageMaker AI에서 프런티어 모델을 교사로 삼아 시퀀스 수준 지식 증류(SeqKD)로 쇼핑 에이전트를 소형 학생 모델에 파인튜닝하는 방법을 해설한다. 에이전트는 검색과 검증을 반복하므로 한 과제에서 여러 번 호출이 발생하지만, 소형 모델로 대체하면 비용과 응답 속도를 줄일 수 있다. SeqKD는 교사 모델의 텍스트 출력만 사용하기 때문에 API로만 이용할 수 있는 모델에도 적용할 수 있으며, 과제를 해결한 궤적만 학습 데이터로 남긴다.
Planning agent와 UI Grounding model로 나눈 8B 규모 UI 내비게이션 에이전트를 실기기 iOS 앱에서 온라인 강화학습으로 직접 학습시키는 방법이 제안되었다. 보상은 LLM-as-a-Judge에 의한 단계별 평가와 최종 과제 완료 보상을 결합했으며, PPO와 GiGPPO로 최적화한다. Android 환경으로의 일반화에서는 SFT 베이스라인 대비 약 7배의 개선을 보였고, 실기기 iOS 앱에서는 Gemini-3.5-Flash를 웃돌고 Gemini-3.1-Pro와 동등한 성능을 기록했다.
삼성전자와 KT가 AI와 디지털 트윈 기반 네트워크 자율 운용 기술을 상용망에서 검증했다. 수원 KT위즈파크에서 약 3개월간 실증한 결과, 기지국 간 통신 부하 편차는 최대 34%, 특정 기지국에 집중된 통신 부하는 최대 16% 감소했다. 디지털 트윈이 설정 후보의 성능을 사전 검증하고 AI가 최적안을 선택하는 구조다.
OpenAI Developers@OpenAIDevsAI 점수4242🗣️ The Agents API team has a shipping problem – we literally cannot stop. Here’s what we cooked up for you beautiful people this week: 💂 Auto Review: Just like in codex, auto-review will evaluate commands for potential bad behavior before executing. 🗜️ Async Compaction: Speed up your sessions by allowing compaction to happen in the background. 🕐 Time awareness: An experimental feature that allows the model to have a sense of time passing. This means the model will better act on queries like, ”timebox CI fixes to 10 minutes.” 🔨 Tool Updates: You can now update a session’s tools at any time. 💰 Better prompt-cache awareness: System prompts are now automatically cached across all sessions, saving you money and time
Amazon Bedrock의 비용을 귀속, 가시성, 예산 기반 통제, 플랫폼 기본값 최적화, 정기 검토의 다섯 단계로 관리하는 운영 모델을 제시했다. 추론 비용은 IAM 프린시펄 단위로 CUR 2.0의 line_item_iam_principal 열에 귀속되며, 태그를 활성화하면 24~48시간 이내에 Cost Explorer에서 확인할 수 있다. 공유 역할을 사용하는 게이트웨이에서도 사용자마다 AssumeRole로 세션을 발급하고 자격 증명을 최대 1시간 캐시하면 사용자별 귀속을 유지할 수 있다고 밝혔다.
Amazon Bedrock AgentCore runtime의 Session endpoint를 사용하면 코딩 에이전트가 개발 중인 웹 앱을 배포하지 않고도 브라우저에서 열어 변경 사항을 즉시 확인할 수 있다. Session endpoint는 인증이 적용된 URL로, 허용된 포트에 대한 HTTP 및 WebSocket 통신을 전달한다. URL은 세션 동안에만 유효하며, 이용자에게 공개하려면 별도의 배포가 필요하다.
Anthropic은 10월 30일 Claude Opus 4.8의 fast mode를 폐지할 예정이라고 밝히고, 11월 30일 삭제한다고 공지했다. 삭제 후에는 `speed: "fast"`가 포함된 요청이 오류를 일으키므로 Claude Opus 5.5로의 이전이 필요하다. 같은 릴리스 노트에는 Usage and Cost Analytics API의 베타 공개와 요청 상한의 128MB 상향 등도 실렸다.
선정 이유: Claude Opus 4.8의 fast mode 폐지와 분석 API 추가 등, 이전 기한과 대상이 날짜순으로 정리되어 있어 API 이용자가 대응해야 할 범위를 확인하기 쉽다.