Ethan Mollick은 AI의 능력이 지수적으로 향상되고 있으며, 활용의 중심이 챗봇과의 협업에서 에이전트에게 업무를 맡기는 방식으로 옮겨가고 있다고 주장한다. METR, 영국 AI Security Institute, GDPval 등의 평가는 지수를 웃도는 속도로 성능이 늘고 있음을 보여준다고 한다. Epoch는 Opus 4.7이 14시간 동안 단독으로 작업해 사람이 2~17주 걸리는 소프트웨어 패키지를 만들었다고 보고했다.
Anthropic이 Sonnet 제품군의 차세대 모델 Claude Sonnet 5（claude-sonnet-5）를 공개했다. 도입 가격은 입력 $2, 출력 $10 per MTok이며, 2026년 8월 10일에 표준 가격으로 전환된다. 1M 토큰 컨텍스트 윈도우와 128k 최대 출력 토큰을 지원하며, Priority Tier는 이용할 수 없다. 아울러 Claude Managed Agents에도 이벤트 델타 등의 기능이 추가됐다.
선정 이유: 가격, 컨텍스트 길이, 마이그레이션 시의 동작 변경이 하나의 릴리스 노트에 정리돼 있어, 기존 Sonnet 4.6 이용자가 마이그레이션 비용을 가늠하기 쉽다.
NVIDIA 연구진은 코딩 에이전트가 실세계 로봇의 정책(방책)을 자율적으로 개선하는 구조인 ENPIRE를 개발했다고 밝혔다. 저자들에 따르면 자동 평가와 자동 리셋 기능을 갖춘 이 구조로 PushT, 핀을 상자에 정리하는 작업, 케이블 타이를 커터로 자르는 작업 등 정교한 조작 과제에서 99%의 성공률을 달성했다고 한다. 로봇을 늘리면 MRU가 떨어지고 GPU 가동률은 올라가는 과제도 제시됐다.
Anthropic이 Claude API, 클라이언트 SDK, Claude Console의 변경 사항을 최신순으로 정리한 릴리스 노트다. 10월 7일에는 Claude Haiku 5.5(claude-haiku-5-5)가 제공을 시작했으며, 1M 토큰 컨텍스트 윈도우와 128k 최대 출력 토큰을 지원한다. Claude Sonnet 5.5의 프롬프트 캐시 읽기 가격은 100만 토큰당 0.20달러에서 0.10달러로 인하되었다.
Claude Platform 릴리스 노트에 Claude Opus 5.5, Claude Sonnet 5.5, Claude Haiku 5.5의 제공 시작과 Claude Managed Agents, Compliance API의 기능 추가가 기재되었다. Sonnet 5.5의 캐시 읽기 요금은 100만 토큰당 $0.20에서 $0.10으로 인하되었다. Claude Sonnet 4.5는 2026년 11월 30일에 Claude API 제공이 종료될 예정이다.
선정 이유: 모델 추가, 요금 개정, 종료 예정, Managed Agents 기능 추가가 날짜순으로 정리되어 있어 API 이전 시 변경 사항을 한눈에 확인하기 좋다.
Google DeepMind는 computer use를 Gemini 3.5 Flash의 내장 도구로 제공하기 시작했다. 기존에는 Gemini 2.5 단독 모델에서만 쓸 수 있었으나 주력 Flash 모델에 통합되었다. Gemini API와 Gemini Enterprise Agent Platform에서 이용할 수 있으며, 프롬프트 인젝션 대응을 위해 적대적 학습과 두 가지 기업용 안전장치도 마련되었다.
선정 이유: 단독 모델이었던 computer use가 Gemini 3.5 Flash에 통합되었고, 지원 환경과 안전 대책이 제시되어 에이전트 구축을 판단하는 데 참고가 된다.
Mistral AI가 Connectors에 워크스페이스와 조직 단위로 커넥터와 도구를 제어하는 관리 기능, 스코프가 적용된 API 키, 다중 계정 지원을 추가했으며 모두 GA로 제공된다고 밝혔다. MCP 커넥터의 연결 장애를 점검하는 Connectors Debugger(Public Preview)와, Workflows(Public Preview) 및 Vibe Code(GA)에서의 커넥터 활용도 더해졌다. 디렉터리에는 60개 이상의 연동이 있으며, 목록에 없는 경우 커스텀 MCP 커넥터로 대응할 수 있다.
Mistral AI가 OCR 모델 Mistral OCR 4를 공개했다. 텍스트와 함께 바운딩 박스, 블록 유형 분류, 인라인 신뢰도 점수를 반환하며, 10개 언어 그룹에 걸친 170개 언어를 지원한다. API 요금은 1,000페이지당 $4이며, Batch API에서는 50% 할인된 $2, Document AI는 $5다. 단일 컨테이너로 자체 호스팅도 가능하며, 기업용으로 제공된다.
선정 이유: 바운딩 박스와 신뢰도 점수를 반환하는 구조화된 출력과 벤치마크 자체의 채점상 한계가 함께 적혀 있어, 자사 문서로 검증하는 방식을 파악하기 쉽다.
Anthropic은 Claude Sonnet 4(claude-sonnet-4-20250514)와 Claude Opus 4(claude-opus-4-20250514) 모델의 제공을 종료했다. Claude API에서 이들 모델에 대한 요청은 앞으로 오류를 반환한다. 권장 이전 대상은 각각 Claude Sonnet 4.6과 Claude Opus 4.8이다. 연구자는 External Researcher Access Program을 통해 계속 사용을 신청할 수 있다.
Google DeepMind는 Schmidt Sciences, Cooperative AI Foundation, ARIA, Google.org와 공동으로 멀티에이전트 AI 안전성 연구를 대상으로 최대 1,000만 달러 규모의 연구 지원금 공모를 발표했다. 공모 분야는 샌드박스와 테스트베드, 에이전트 네트워크 과학, 에이전트 기반 강화, 모니터링과 제어의 4가지다. 응모 마감은 2026년 8월 8일이며, 선정 결과는 2026년 가을에 발표될 예정이다.
Anthropic이 공개한 Claude Platform 릴리스 노트에는 Claude Haiku 5.5의 제공 개시가 포함됐다. 100만 토큰의 컨텍스트 윈도우와 128k 최대 출력 토큰을 갖추고 있으며, Claude API와 Amazon Bedrock의 Claude 등 여러 환경에서 이용할 수 있다. 아울러 Claude Sonnet 5.5의 프롬프트 캐시 읽기 가격이 100만 토큰당 0.20달러에서 0.10달러로 인하됐다.
Ethan Mollick는 일반에 공개되는 첫 Mythos급 모델 Claude 5 Fable을 조기에 이용해 보고, 기존 공개 모델을 크게 앞선다고 평가했다. Claude Code로 등시선 지도와 연구용 소프트웨어 Concord를 만들게 했으며, 사람의 개입이 매우 적은 상태에서 AI가 결과물을 완성했다고 밝혔다. 한편 토큰 소비가 많고 가드레일이 지나치게 자주 작동하는 점도 지적했다.
Anthropic은 전체 고객 대상의 최고 성능 모델 Claude Fable 5(claude-fable-5)와 Project Glasswing 참여자 대상의 Claude Mythos 5(claude-mythos-5)를 공개했다. 두 모델 모두 컨텍스트 윈도우는 기본 1M 토큰, 최대 출력은 128k 토큰이며, 적응형 사고가 상시 활성화되어 있다. Claude Opus 4.7 이전 모델과 비교하면 같은 텍스트에서 토큰 수가 약 30% 늘어난다.
선정 이유: 모델 사양과 함께, 토크나이저 변경에 따른 약 30% 토큰 증가 및 사고 모드 제약 등 마이그레이션 시 확인해야 할 조건이 정리되어 있다.
Google이 Gemini Enterprise Agent Platform용 Agentic RAG 기반 크로스 코퍼스 검색(Cross-Corpus Retrieval)을 제공한다고 발표했다. 여러 에이전트가 계획, 쿼리 재작성, 검색을 나눠 맡고, 정보가 부족하지 않은지 확인하면서 검색을 이어간다. 표준 RAG와 비교해 사실성 데이터셋에서 정확도가 최대 34% 향상된 것으로 알려졌다.
Anthropic은 Claude Platform 릴리스 노트에서 Claude Opus 5.5, Claude Sonnet 5.5, Claude Haiku 5.5의 제공 개시를 기재했다고 밝혔다. Claude Managed Agents의 동적 워크플로, OpenTelemetry export(베타), Compliance API 확장 등도 포함됐다. 한편 모델에 따라 thinking이나 tool_choice 지정 시 400 오류가 발생하는 등 마이그레이션 시 주의할 점도 제시됐다.
선정 이유: 모델 추가, 요금 개정, 지원 종료, Managed Agents 확장이 날짜순으로 정리되어 있어, API 마이그레이션 시 확인해야 할 호환성 파괴 변경을 한눈에 확인할 수 있다.
Ethan Mollick는 AI와의 협업을 다룬 전작 『Co-Intelligence』에 이어, 10월 20일 신간 『Co-Existence』를 출간한다. 이 책은 챗봇 중심의 협업에서 AI 에이전트가 인간을 능가하는 장면도 나타나는 시대로의 전환을 다룬다. 원문에 따르면 Anthropic은 사내 코드의 80%를 AI가 작성했으며, 개발자 1인당 출하량이 8배로 늘었다고 보고했다.
Microsoft AI가 새로운 MAI 모델 7종을 공개했으며, OpenRouter, Fireworks, Baseten, Foundry를 통해 제공한다고 밝혔다. 개발자가 모델 가중치를 직접 튜닝할 수 있게 된 것은 이번이 처음이라고 한다. 강화학습으로 자사 워크플로에 AI를 맞추는 Microsoft Frontier Tuning도 발표했으며, Excel용 MAI 튜닝 모델은 GPT 5.4와 대등하면서 최대 10배 효율적이라고 밝혔다.
Microsoft AI는 코딩 모델 MAI-Code-1-Flash를 발표했다. GitHub Copilot의 프로덕션 하네스에서 직접 학습했으며, SWE-Bench Pro에서는 51.2% 대 35.2%로 Claude Haiku 4.5를 앞섰다고 밝혔다. SWE-Bench Verified에서는 최대 60% 적은 토큰으로 문제를 해결했다고 한다.
선정 이유: GitHub Copilot의 프로덕션 하네스에서 학습과 평가를 진행했다는 점과, 동일한 하네스에서 Claude Haiku 4.5와 비교한 수치가 제시되어 있어 비교의 전제 조건을 파악하기 쉽다.
Anthropic의 Claude Platform 릴리스 노트는 Claude API, SDK, Claude Console의 변경 사항을 최신순으로 게재하고 있다. Claude Opus 5.5, Claude Sonnet 5.5, Claude Haiku 5.5, Claude Fable 5.1 등 모델 추가와 함께 요금 및 호환성에 영향을 주는 변경 사항도 포함되어 있다.
선정 이유: 모델 추가, 요금 개정, SDK 변경, 호환성 파괴 변경이 날짜순으로 정리되어 있어 마이그레이션 시 확인해야 할 부분을 쉽게 추적할 수 있다.
구글 리서치는 I/O 2026에서 선보인 연구 성과를 공식 블로그에서 총정리했다고 밝혔다. 'Gemini for Science'를 발표했으며, ERA와 Co-Scientist는 Nature에 게재됐다고 설명했다. 의료 분야에서는 Symptom AI, AMIE, MedGemma를 소개했고, 기상 분야에서는 WeatherNext와 Groundsource를 활용한 홍수 예측도 소개했다.
선정 이유: 분야별(과학, 의료, 기상, 양자 등)로 구글 리서치의 성과와 제공 현황이 정리되어 있어 I/O 2026의 연구 분야 전체 모습을 파악하기 좋다.
Mistral은 AI Now Summit 2026에서 Airbus, BMW, ASML과 함께 만든 산업 엔지니어링용 AI 스택 「Mistral for Industrial Engineering」을 발표했다. 동시에 장시간 여러 단계에 걸친 작업을 맡는 에이전트 「Vibe」를 하나로 통합해 제공한다. 프랑스 Les Ulis 거점에는 10 MW 규모의 추론용 데이터센터를 2026년 3분기에 개소할 예정이다.
Mistral은 Le Chat을 업무와 코딩 모두에 대응하는 통합 AI 에이전트 'Vibe'로 새롭게 선보였다고 밝혔다. Work Mode와 Code Mode를 갖추었으며, VS Code 확장과 Vibe CLI 업데이트도 동시에 공개했다. 요금제는 Free, Pro(월 $14.99), Team(사용자 1명당 월 $24.99), Enterprise이며, chat.mistral.ai에서 이용할 수 있다.
선정 이유: 업무용과 코딩용 에이전트를 하나로 통합했으며, Work Mode와 Code Mode의 기능 범위와 요금제가 구체적으로 정리되어 있다.
Anthropic이 가장 높은 성능의 모델인 Claude Opus 4.8(claude-opus-4-8)을 공개했다. Claude API, Amazon Bedrock, Google Cloud, Microsoft Foundry에서 1M 토큰 컨텍스트 윈도우를 기본으로 지원하며, 최대 출력은 128k 토큰이다. 아울러 대화 도중 시스템 메시지 추가 기능과 Claude Code의 워크플로 기능에 대한 리서치 프리뷰도 추가됐다.
선정 이유: Opus 4.8의 컨텍스트 길이와 출력 상한, Opus 4.7과의 차이가 정리되어 있어 전환 시 확인해야 할 설정을 파악하기 쉽다.
Anthropic은 Claude Platform 릴리스 노트에서 Claude API, SDK, Claude Console의 변경 사항을 최신순으로 공개하고 있다. Claude Haiku 5.5, Claude Sonnet 5.5, Claude Opus 5.5 등 모델 추가와 함께 Claude Managed Agents의 기능 확장 내용도 실려 있다.
선정 이유: 모델 추가, API 사양 변경, Managed Agents 기능 확장이 날짜순으로 정리되어 있어 마이그레이션 시 깨지는 변경 사항을 한눈에 확인하기 좋다.
Mistral AI가 오스트리아 출신 물리 AI 기업 Emmi AI를 인수하는 데 합의했다. 산업 분야에서 회사의 입지를 강화하려는 목적이다. Emmi AI의 연구자·엔지니어 30명 이상은 5월에 Mistral AI의 Science 팀과 Applied AI 팀에 합류할 예정이며, 양사의 모델을 결합해 엔지니어용 에이전트를 개발할 계획이라고 밝혔다.
Mistral AI가 128B 덴스 오픈 웨이트 모델 Mistral Medium 3.5를 퍼블릭 프리뷰로 공개하고, Mistral Vibe와 Le Chat에 클라우드에서 작동하는 리모트 에이전트를 추가했다고 밝혔다. SWE-Bench Verified에서 77.6%, τ³-Telecom에서 91.4를 기록했다고 설명했다. Pro, Team, Enterprise 플랜에서 이용할 수 있으며, API 요금은 입력 100만 토큰당 $1.5, 출력 100만 토큰당 $7.5이다.
선정 이유: 128B 덴스 모델의 공개와 클라우드형 에이전트 제공이 동시에 발표됐고, 가격과 자체 호스팅 요건도 함께 명시되어 있어 도입 판단의 근거로 활용하기 쉽다.
Mistral는 내장 커넥터와 커스텀 MCP를 API/SDK를 통해 모든 모델·에이전트 호출에 사용할 수 있는 Connectors를 Studio에 공개했다. 도구를 직접 호출하는 기능과 실행 전에 사람의 승인을 거치는 흐름도 추가했다. Public Preview로, https://console.mistral.ai/build/connectors 에서 이용할 수 있다.
선정 이유: 연동 처리를 코드가 아닌 플랫폼 측에 등록하는 설계와, 승인 흐름 및 도구를 직접 호출하는 방법이 코드 예시와 함께 구체적으로 제시되어 있다.
Google은 Gemini로 과학 계산 코드를 작성하고 최적화하는 연구 도구 ERA(Empirical Research Assistance)의 논문을 Nature에 게재했다고 밝혔다. ERA는 유전학, 공중보건, 위성 영상 분석 등의 벤치마크에서 전문가 수준의 성능을 보였다고 한다. ERA와 AlphaEvolve로 구축한 Computational Discovery도 Gemini for Science를 통해 단계적으로 제공이 시작된다.
Claude Platform은 사설 네트워크 내부의 MCP 서버에 연결할 수 있는 MCP 터널을 리서치 프리뷰로 제공하기 시작했으며, Claude Managed Agents용 셀프 호스팅 샌드박스를 사용할 수 있게 됐다고 밝혔다.
Anthropic의 Claude Platform 릴리스 노트가 Claude API, 클라이언트 SDK, Claude Console의 변경 사항을 최신순으로 게재하고 있다. Claude Opus 5.5, Claude Sonnet 5.5, Claude Haiku 5.5 등 모델 추가와 함께 Claude Managed Agents의 기능 추가 및 Compliance API 확장도 기재되어 있다.
선정 이유: 모델 추가, 요금 개정, API 사양 변경, Managed Agents 기능 추가가 날짜순으로 정리되어 있어 마이그레이션 시 호환성이 깨지는 변경점도 쉽게 확인할 수 있다.
Google은 에이전트형 개발 플랫폼 「Google Antigravity」의 2.0 버전을 발표했다. 원문은 확인된 범위에서 2.0의 구체적인 기능, 가격, 제공 현황에 관한 내용을 포함하지 않는다.
Google이 Gemini for Science를 발표하고 Google Labs의 실험 도구 3종과 Google Antigravity용 Science Skills를 공개했다. Hypothesis Generation, Computational Discovery, Literature Insights는 단계적으로 접근을 열며, labs.google/science에서 관심 등록을 받는다. ERA와 Co-Scientist의 연구 논문은 같은 날 Nature에 게재됐다.
선정 이유: 가설 생성, 계산 실험, 문헌 정리 등 연구 단계별로 시험 제작된 도구 3종과 Skills가 정리되어 있어 각 도구의 역할을 비교하기 쉽다.
Google DeepMind가 Gemini 3.5 패밀리의 첫 번째 모델인 Gemini 3.5 Flash를 공개했다. Terminal-Bench 2.1에서 76.2%, GDPval-AA에서 1656 Elo, MCP Atlas에서 83.6%를 기록했으며, Gemini 3.1 Pro를 웃돈다고 밝혔다. Gemini 앱과 AI Mode, Google AI Studio, Gemini Enterprise 등에서 오늘부터 이용할 수 있으며, 3.5 Pro는 다음 달 출시될 예정이다.
선정 이유: Terminal-Bench 2.1과 MCP Atlas의 수치, 그리고 제공처가 함께 제시되어 속도와 성능의 균형을 판단하는 자료가 된다.
Google DeepMind는 Gemini를 기반으로 한 멀티에이전트형 AI 시스템 'Co-Scientist'를 Nature에 발표하고, 연구자가 가설을 생성·검증할 수 있는 실험 도구 'Hypothesis Generation'으로 제공한다고 밝혔다. 향후 수 주 내에 순차적으로 제공을 시작하며, 연구자는 labs.google/science에서 이용 등록을 할 수 있다. 간 섬유증 연구에서는 이 시스템이 제시한 재사용 후보 약물 중 하나가 실험실 시험에서 흉터 형성과 관련된 반응을 91% 억제한 것으로 보고되었다.
Anthropic은 AWS를 통해 Claude API를 이용할 수 있는 "Claude Platform on AWS"를 시작했다. Anthropic이 관리하는 인프라에 AWS에서 접속하는 방식으로, 과금과 IAM 인증은 AWS의 것을 사용한다. Messages API, Files API, Message Batches API, Claude Managed Agents, Agent Skills, 코드 실행, 도구 사용을 AWS 네이티브 엔드포인트에서 이용할 수 있다.
Google DeepMind는 Gemini를 탑재한 코딩 에이전트 AlphaEvolve 도입 1년의 성과를 정리했다. 게놈 분석, 전력망 최적화, 양자 회로, TPU 설계, Google Cloud를 통한 기업 활용 등 폭넓은 분야에서 성과가 나왔다. DeepConsensus에서는 변이 검출 오류를 30% 줄였고, AC Optimal Power Flow에서는 실행 가능해를 찾는 비율이 14%에서 88% 이상으로 높아졌다.
Anthropic은 Claude Managed Agents의 멀티 에이전트 오케스트레이션과 Outcomes를 퍼블릭 베타로 공개했다. 아울러 Webhooks 지원과 세션 이벤트 필터링 기능이 추가됐다. Dreams는 기존 메모리 스토어를 재구성하는 기능으로, 리서치 프리뷰로 제공된다.
Mistral AI, 기업용 AI 오케스트레이션 계층 'Workflows' 퍼블릭 프리뷰 공개… PoC에서 본격 운영으로 전환 지원, ASML·ABANCA·CMA-CGM 등 도입
Ethan Mollick은 GPT-5.5에 조기 접근해 AI의 빠른 개선이 이어지고 있다고 평가했다. GPT-5.5 Pro는 3D 항구 도시 시뮬레이션에서 도시의 진화를 실제로 모델링할 수 있었던 유일한 모델이었으며, 소요 시간도 GPT-5.4 Pro의 33분에서 20분으로 줄었다. 한편 장편 픽션의 품질 등 능력의 굴곡은 여전히 남아 있다.
선정 이유: early access 체험기로 실제 과제를 돌려본 기록이며, 모델·앱·하네스 세 층위에서 발전을 파악하는 관점과 남은 약점을 구체적 사례로 확인할 수 있다.
Google Research는 성공과 실패 경험 모두에서 지식을 추출해 축적하는 에이전트용 메모리 프레임워크 「ReasoningBank」를 제안했다. Gemini-2.5-Flash로 평가한 결과, 스케일링을 적용하지 않은 ReasoningBank는 메모리를 쓰지 않는 에이전트보다 WebArena에서 성공률이 8.3%, SWE-Bench-Verified에서 4.6% 높았다. 또한 SWE-Bench-Verified에서는 태스크당 실행 단계가 약 3단계 줄었다.