AWS Agent Registry를 활용해 오케스트레이터가 MCP 서버와 A2A 에이전트를 실행 시점에 검색하고 사용하는 절차를 AWS 블로그가 설명했다. Discover, Instantiate, Execute의 3단계로 동작하며, 검색 결과에는 호출용 인증 정보가 포함되지 않는다. 샘플은 Python으로 작성되었으며, 주문 관리 MCP 서버와 두 개의 A2A 에이전트를 사용한다.
AWS 블로그는 AtScale의 시맨틱 레이어와 Amazon Bedrock AgentCore 위의 Strands 에이전트를 결합해 AWS에서 AI 에이전트용 시맨틱 레이어를 구축하는 절차를 설명한다.
Amazon Bedrock AgentCore 위의 Strands 에이전트가 MCP 엔드포인트를 통해 Strategy Mosaic의 시맨틱 레이어에 연결되어 Amazon Redshift와 Amazon Aurora에 걸친 고객 360 데이터를 조회하는 구성을 소개한다. 조인, 메트릭 정의, 사용자별 행·열 필터는 에이전트 프롬프트가 아닌 Mosaic 안에 두어, RLS와 OLS가 엔드투엔드로 유지된다.
Denodo와 Amazon Bedrock AgentCore를 활용해 Amazon Aurora, Amazon Redshift, 온프레미스 PostgreSQL을 하나의 고객 360 뷰로 통합하고, 에이전트가 Denodo MCP Server를 통해 조회하는 구성을 소개한다.
Eon은 Amazon Bedrock AgentCore 위에 단일 인증 기반 MCP Gateway를 구축해, AWS, GCP, Azure를 아우르는 조사 도구에 통합적으로 접근할 수 있도록 했다고 밝혔다. 도구별 인증 정보와 로컬 MCP 프로세스를 대체한 결과, 신입 엔지니어가 조사 도구에 도달하기까지 걸리는 시간이 기존 2일에서 약 2분으로 줄었다. Cedar 정책으로 ENFORCE 모드에서 권한을 통제하며, 운영 도구는 읽기 전용으로 두고 쓰기는 PR이나 티켓 댓글 등 영향도가 낮은 작업으로 한정했다.
AWS와 Keyfactor가 X.509 PKI를 활용해 AI 에이전트에 암호학적 ID를 부여하는 참조 아키텍처를 공개했다. 서명된 요청 엔벨로프, 사용자 서명 위임 어서션, RFC 8693 기반의 대상(오디언스) 제한 토큰, 실시간 OCSP 폐기 확인 등 4가지 메커니즘을 결합한다. 인증 기반에는 Keyfactor EJBCA를, LLM 추론에는 Amazon Bedrock과 AWS Strands Agents SDK를 사용하며, 샘플 코드는 GitHub에서 공개되어 있다.
Figma 공동창업자 Dylan Field는 MCP가 완벽하지 않으며 개선의 여지가 크다고 말했다. Figma는 인도에서 개최한 첫 Conference에서 Amp, Linear, Notion 등 20개 사와 새로운 MCP 파트너십을 발표했다. Field는 MCP가 프런티어 랩에 유리하다고 지적하며, 데이터 공개가 늘어날수록 악용 위험도 커지기 때문에 완전한 오픈화는 하지 않겠다고 설명했다.
Yelp는 앱에 'Check for Me' 기능을 추가했다. 이용자가 식당 페이지에서 인원수와 전화번호를 입력하면 AI 에이전트가 대신 식당에 전화해 대기 시간을 확인하고, 결과를 문자 메시지로 알려준다. 이와 함께 Yelp AI 어시스턴트에는 OpenTable과 연동한 예약 기능, 과거 채팅에서 파악한 취향을 기억하는 기능, 최근 30일간의 채팅 기록을 열람하는 기능도 추가됐다.
OpenVLHarness는 능력 레이어와 영속적인 멀티모달 메모리를 결합한 추론 하네스로, MLLM이 이종 도구에서 얻은 시각적 증거를 검색하고, 검사하고, 합성하면서 추론할 수 있도록 한다. 22개 벤치마크와 8개 백본으로 평가했으며, 도구를 사용하지 않는 베이스라인에 비해 평균 점수를 9.7~12.6포인트 끌어올렸다. GPT-6 Luna(medium 추론 강도)는 최대 강도의 기반 모델, Codex, Visual Sketchpad보다 7.7~8.5포인트 높았으며, 모델 토큰 비용은 최대 37%에 그쳤다.
Amazon Bedrock는 bedrock-runtime과 bedrock-mantle 두 엔드포인트에서 모든 Anthropic Claude 모델의 구조화된 출력을 지원하게 되었다. JSON 스키마를 따르는 응답을 받을 수 있어 별도의 파싱 처리나 재시도 처리가 필요 없어진다. JSON Schema 출력 형식과 strict tool use 두 가지 방식을 사용할 수 있으며, 일반 제공(GA) 중이다.
GitHub Copilot app에서 작성한 세션은 'Open in VS Code'를 통해 대화, 코드 변경, 작업 컨텍스트를 유지한 채 VS Code에서 계속할 수 있다. 에이전트의 변경 사항은 Source Control 뷰에서 줄 단위로 검토할 수 있으며, 수동 편집과 프로젝트의 로컬 실행·테스트도 같은 worktree에서 진행할 수 있다. 마지막으로 세션에 연결된 pull request에 변경 사항을 push할 수 있다.
Kling AI가 동영상 생성 모델 Kling 4.0을 공개했다. 한 번의 생성으로 최대 30초 길이의 동영상을 출력할 수 있으며, 최대 10장의 키프레임 이미지를 입력할 수 있다. 스테레오 음성과 10개 이상 언어의 립싱크를 지원하며, 저비용·고속의 경량 버전인 Kling 4.0 Flash도 함께 제공한다. API 요금은 아직 발표되지 않았다.
xAI는 일상에서 쓰는 앱을 Grok에 직접 연결하는 Connectors를 Grok Web, iOS, Android에서 제공하기 시작했다. SharePoint, Outlook, OneDrive, Google Workspace, Notion, GitHub, Linear를 지원하며, 임의의 커스텀 MCP 서버를 연결하는 Bring Your Own MCP도 함께 시작했다. 이메일 요약, 슬라이드 업데이트, 일정 정리, 스프레드시트 편집을 복사해 붙여넣기 없이 할 수 있다.
선정 이유: 각 지원 서비스에서 무엇을 읽고 쓸 수 있는지 한눈에 정리되어 있고, 독자적인 MCP 서버에도 연결할 수 있어 자신의 업무에 도입하는 방안을 검토하기 쉽다.
xAI는 터미널에서 동작하는 코딩 에이전트 Grok Build의 얼리 베타를 시작했다. SuperGrok과 X Premium Plus의 모든 구독자가 이용할 수 있다. 플랜 모드에서의 승인, 서브 에이전트의 병렬 실행, 기존 AGENTS.md 및 MCP 서버의 활용을 지원한다.
xAI의 Grok 구독(SuperGrok 또는 X Premium+)을 오픈소스 에이전트형 코딩 플랫폼 Kilo Code에서 바로 사용할 수 있게 됐다. 연결하면 Grok Build를 포함한 최신 Grok 모델을 별도의 API 키 없이 쓸 수 있다. VS Code, JetBrains IDE, 터미널(CLI)을 지원하며, VS Code에서는 설정의 Providers 탭에서 xAI Grok OAuth(SuperGrok Subscription)를 선택해 로그인하면 된다.
xAI는 코딩 특화 모델 grok-build-0.1을 xAI API에서 퍼블릭 베타로 공개했다. 100+ tokens/초로 제공되며, 가격은 입력 $1/M tokens, 출력 $2/M tokens다. Grok Build를 구동하는 모델과 동일하다.
xAI는 Grok Build에 내장 플러그인 마켓플레이스를 공개했다. 플러그인은 skills, 슬래시 명령, agents, hooks, MCP 서버, LSP를 하나의 패키지로 묶은 것으로, 터미널을 떠나지 않고 둘러보고 설치하고 업데이트할 수 있다. 제공 개시 시점에는 MongoDB, Vercel, Sentry, Chrome DevTools, Cloudflare, Superpowers 플러그인이 나열되어 있다.
xAI는 Microsoft PowerPoint 안에서 사용할 수 있는 애드인 'Grok for PowerPoint'의 제공을 시작했다고 밝혔다. 아웃라인을 공유하면 웹 검색과 X 검색을 통한 조사 내용, 도표, 이미지를 포함한 슬라이드 전체를 생성할 수 있으며, 개별 슬라이드 추가, 스타일과 테마 적용, 섹션 구성 변경도 하나의 지시로 처리할 수 있다.
xAI는 Microsoft Word에 Grok을 통합하는 애드인 「Grok for Word」를 공개했다. 메모를 구조화된 장문으로 변환하고, 웹이나 (X 상의) 정보를 검색해 문서에 반영하며, 문장을 명확하고 간결하게 다듬는 기능을 갖췄다. Microsoft 365용 무료 애드인으로, Microsoft Marketplace에서 추가할 수 있다.
xAI는 Grok Voice 기반으로 실서비스용 음성 에이전트를 설정할 수 있는 노코드 플랫폼 「Voice Agent Builder」를 베타 공개했다. 전화 회선, 지식 검색, 도구, 가드레일, MCP, 관측 기능을 한곳에서 사용할 수 있다. 요금은 API 요금 기준 분당 $0.08이며, 플랫폼 이용료는 별도로 부과되지 않는다.
선정 이유: 통화 구축부터 요금 체계까지 하나의 화면과 소수의 과금 항목으로 정리되어 있어, 기존 음성 기반 서비스와의 차이를 비교하는 자료로 활용할 수 있다.
xAI는 Grok Voice의 새로운 플래그십 음성 21종을 공개했다. 모두 다국어를 지원하며, 실시간 Voice Agent API, Text to Speech API, 새로운 Grok Voice Agent Builder에서 지금 바로 사용할 수 있다. 기존 5종(Ara, Eve, Leo, Rex, Sal)도 개선된 방식으로 재학습되어 말투, 표현, 강조가 더 자연스러워졌다. Grok Voice는 25개 이상의 언어를 지원하며, 약 1분 분량의 음성으로 자체 음성을 클론할 수도 있다.
xAI는 SpaceXSI의 코딩 에이전트이자 TUI인 Grok Build의 소스 코드를 GitHub에 공개했다. 컨텍스트 구성부터 도구 호출 디스패치까지의 구현을 직접 읽어볼 수 있다. 직접 컴파일해 자체 로컬 추론 환경에 연결할 수 있고, config.toml로 조작하는 로컬 우선(local-first) 운용도 지원한다.
xAI는 Grok에 지시를 한 번 작성하면 자동으로 실행되는 Automations를 도입했다고 밝혔다. grok.com과 iOS·Android Grok 앱에서 이용할 수 있으며, 일정 실행은 모든 사용자에게, 메일 트리거는 SuperGrok에 포함된다.
선정 이유: 일정 실행과 메일 수신에 따른 실행이라는 두 가지 방식이 잘 정리되어 있어, 반복 업무를 Grok에 맡기는 설계를 파악하기 쉽다.
xAI는 Microsoft Excel용 애드인 'Grok for Excel'을 공개했다. 통합 문서를 연 채로 평이한 영어로 질문해 수식을 작성하고 시나리오를 실행할 수 있다. 무료 Microsoft 365 애드인으로, Microsoft Marketplace에서 추가할 수 있으며 Word와 PowerPoint용도 함께 제공된다.
xAI가 AI 팀원 「Grok Bot」을 베타 버전으로 공개했다. 각 Bot은 전용 클라우드 컴퓨터를 갖고 있으며, 평소 쓰는 도구에 로그인해 업무를 끝까지 진행하고 승인이 필요한 경우에만 보고한다. SuperGrok 각 요금제와 Cursor 유료 요금제 가입자는 데스크톱과 iOS에서 이용할 수 있으며, Enterprise 대상은 대기자 명단 방식으로 제공된다.
선정 이유: 여러 앱을 가로지르며 업무를 끝내는 자체 클라우드 PC 설계와 사내 활용 사례가 구체적으로 제시되어 있어, 에이전트 운영 방식을 비교하기 쉽다.
Grok Bot이 X 계정 연동을 지원하기 시작했다. X 커넥터로 로그인하면 게시물 검색, 타임라인 읽기, 멘션 확인, X에서 일어나는 일 요약을 요청할 수 있다. 유료 Grok Bot 사용자에게는 무료 X API 크레딧이 제공되며, X 계정이 없는 경우 개발자 계정이 생성된다.
xAI는 업무를 자율적으로 수행하는 AI 팀원 「Grok Bot」을 엔터프라이즈 고객 대상으로 제공을 시작했다고 밝혔다. 각 Bot은 전용 클라우드 컴퓨터에서 동작하며, 접근·네트워크·감사 관리 기능이 추가되었다. Grok 및 Cursor Enterprise 고객은 향후 2주 동안 무료로 이용할 수 있으며, 기존 시트가 없는 구성원을 포함해 조직 전체를 초대할 수 있다.
Google은 Gemini Enterprise Agent Platform에서 Model Armor, Semantic Governance Policies, Agent Anomaly Detection을 사용해 에이전트 실행 시점에 의도와 동작을 검사하는 방법을 설명했다. ADK로 만든 환불 에이전트를 예로 들어, 빌드 시점의 통제로는 막을 수 없는 공격에 대한 대응 방안을 보여준다. 전체 코드는 오픈소스 데모 zero-trust-agents-2에서 공개되어 있다.
Google Cloud API Gateway가 Public Preview에서 원격 MCP 서버로 동작하게 되었다. 기존 OpenAPI 사양에 주석을 달아 배포하기만 하면 REST 작업을 에이전트용 MCP 도구로 공개할 수 있으며, 별도의 서버를 구축하고 운영할 필요가 없다. 기존 JWT 또는 API 키 인증, 쿼터, 로그도 그대로 사용할 수 있다.
Google Developer Knowledge API는 Google Cloud, Firebase, Android 등 개발자용 공식 문서를 Markdown 형식으로 제공하는 API다. gcloud CLI, 에이전트 스킬, API Explorer, 여러 언어의 클라이언트 라이브러리에서 이용할 수 있으며, AI 에이전트와 IDE 확장 프로그램이 웹 스크래핑에 의존하지 않고 최신 문서를 가져올 수 있다.
Apigee hybrid 1.17.0에서 MCP 지원이 가능해져, MCP 데이터 플레인을 고객 자체 Kubernetes 클러스터 안에서 실행할 수 있게 되었다. MCP 요청 트래픽은 요청 시점에 클러스터 밖의 Google Cloud로 전송되지 않는다. 설정은 클러스터 측이 컨트롤 플레인에서 주기적으로 가져오는 방식이다. MCP는 기본적으로 비활성화된 선택 기능이며, overrides.yaml에 enableMcpServer: true를 설정해 활성화한다.
Google이 google/adk-samples를 재구성한 후속 리포지토리 google/adk-recipes의 구성을 해설했다. core/, plugins/, contrib/의 3개 계층으로 나뉘며, Agents CLI, Agent Garden, Gemini Enterprise app이 같은 소스 트리를 참조한다. plugins/에는 Agent Plugins v1.0.0 사양을 준수하는 스킬이, contrib/에는 5개 언어로 된 배포 가능한 서비스가 수록되어 있다.
Google OAuth가 DPoP(RFC 9449)를 적용해 리프레시 토큰을 송신자에 묶는 기능을 지원하기 시작했다. 토큰은 클라이언트가 생성한 비대칭 키 쌍에 연결되며, 토큰이 탈취되더라도 대응하는 개인 키가 없으면 재사용할 수 없다. 액세스 토큰은 수명이 짧은 Bearer 토큰 방식을 그대로 유지해, QPS가 높은 API에서 요청마다 서명 검증 부하가 발생하지 않도록 했다.
OpenDS-World는 실제 웹에서 다단계 심층 검색을 수행하는 에이전트를 평가하는 벤치마크로, 200개의 과제를 포함한다. 12개의 프런티어 모델을 통합 도구 환경에서 평가한 결과 최고 정확도는 39.0%로, 1,000회의 독립적인 시도에서 나온 인간의 정확도 21.1%를 웃돌았다. 도구 활용, 검색 비용, 실패 후 회복에 대한 분석에서는 모델마다 연구 전략이 크게 달랐으며, 도구 연계와 장기적인 검색 관리에는 여전히 과제가 남아 있음이 드러났다.
Claude Code v2.1.301이 공개되었다. 무인 재시도 모드용 `CLAUDE_CODE_RETRY_WATCHDOG_MAX_USAGE_LIMIT_WAIT_MS`, vim 모드의 `%` 모션, OpenTelemetry `tool_decision` 이벤트에 `classifier_verdict`와 `permission_mode` 추가 등이 포함된다. `fable` 모델 별칭 오류, 로그인 갱신, Read 도구가 바이너리 파일을 텍스트로 읽는 문제 등 다수의 버그도 수정되었다.
Anthropic@AnthropicAIAI 점수3838Rivian의 RJ Scaringe CEO는 앞으로 Rivian 차량이 Anthropic 등 외부 기업이 만든 AI 에이전트를 구동할 수 있도록 할 생각이라고 TechCrunch Disrupt에서 밝혔다. 도입 시기는 공개되지 않았다. 현재 어시스턴트는 질문의 복잡도에 따라 엣지의 로컬 모델과 클라우드를 나눠 사용하고 있으며, 브레이크나 조향 등 차량 제어는 에이전트에 맡기지 않는다고 한다.
Kimi.ai@Kimi_MoonshotAI 점수2525
도구 사용형 LLM 에이전트에서 LLM이 먼저 계획을 세우는 Plan-then-Retrieve(PtR) 방식은, 여러 도구가 필요한 질의에서는 Retrieve-then-Plan(RtP) 방식을 웃돌았고, 단일 도구 질의에서는 뒤처지는 것으로 나타났다. ToolBench(46,984개 API 엔드포인트)에서의 평가에서도 이 경향은 검색 건수 k=1~20과 1,000~47,000개 규모의 레지스트리 전반에서 일관되게 나타났다. PtR은 추론 비용이 약 2배 들기 때문에, RtP의 상위 1건 검색 점수를 활용해 질의 복잡도에 따라 방식을 바꾸는 적응형 라우팅이 실용적인 방향으로 제시되었다.
Anthropic이 Claude Platform을 업데이트했다. Claude Opus 5.5의 fast mode가 리서치 프리뷰를 마치고 접근 신청도 필요 없게 됐다. 또한 fast-mode-2026-02-01 베타 헤더가 불필요해졌으며, Start, Build, Scale 각 사용 티어에는 기본 fast mode 속도 제한이 설정됐다.