Gemini 3, 앱을 완전히 바꾸다 — 추론·에이전트·생성형 인터페이스까지
Google이 Gemini 앱에 차세대 모델 Gemini 3를 탑재하며 대규모 업데이트를 단행했다. 단순히 모델 성능만 높인 게 아니다. 인터페이스가 바뀌고, 복잡한 작업을 대신 처리해주는 에이전트 기능이 생겼으며, 앱 전반의 설계 철학 자체가 달라졌다. ‘AI 챗봇’에서 ‘행동하는 에이전트’로 나아가는 선명한 방향 전환이다. ...
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AI 에이전트 비용을 줄이는 핵심, 프롬프트 캐싱 제대로 이해하기
AI 에이전트는 매 턴마다 비용을 낸다 AI 에이전트를 오래 실행해 본 사람이라면 한 가지 이상한 비용을 보게 된다. 새로 한 일이 많지 않은데도 입력 토큰 비용이 계속 커진다. 이유는 단순하다. 에이전트는 매 요청마다 시스템 지침, 도구 정의, 프로젝트 설명, 이전 대화 맥락을 다시 읽는다. 이미 알고 있는 내용을 반복해서 처리하는 셈이다. 원문에서는 이것을 **컨텍스트 세금(Context Tax)**이라고 표현한다. 예를 들어 20,000토큰짜리 시스템 프롬프트를 50턴 동안 반복해서 처리하면, 새 가치를 만들지 않는 입력 계산만 100만 토큰이 된다. 프롬프트 캐싱은 바로 이 낭비를 줄이기 위한 기술이다. ...
Google I/O 2026: 에이전트 Gemini 시대의 시작
개요 2026년 5월 19일, Google I/O 2026에서 Sundar Pichai CEO가 기조연설을 통해 “에이전트 Gemini 시대"의 본격 개막을 선언했다. 단순한 챗봇의 시대를 넘어, AI가 Search·YouTube·Docs·Maps 등 Google의 모든 제품에 에이전트로 내재화되는 전환점이다. ...
Gemini CLI, 이제 Antigravity CLI로 전환된다
개요 2025년 출시 이후 100,000개 GitHub 스타, 6,000개 이상의 머지된 PR을 기록한 Gemini CLI가 막을 내린다. Google이 2026년 5월 19일 공식 블로그를 통해 Gemini CLI를 Antigravity CLI로 전환한다고 발표했다. ...
코딩 에이전트의 6가지 핵심 구성 요소
개요 같은 LLM 모델이라도 Claude Code나 Codex CLI에서 쓰면 훨씬 더 강하게 느껴진다. 이게 그냥 UI 차이일까? 아니다. 핵심은 **에이전트 하네스(Agent Harness)**라는 소프트웨어 계층에 있다. 머신러닝 연구자 Sebastian Raschka 박사가 코딩 에이전트의 내부 구조를 6가지 구성 요소로 분해해서 설명했다. Mini Coding Agent 오픈소스 구현체를 직접 만들면서 얻은 실전 인사이트다. ...
수학적 감각과 코페르니쿠스적 전환 — 테런스 타오가 묻는 AI 시대의 증명
필즈상 수학자 테런스 타오가 철학자 Tanya Klowden과 함께 AI 시대 수학의 본질에 관한 논문을 내놨다. “수학이란 무엇인가"라는 오래된 질문을 AI가 증명을 생성하고 검증하는 시대에 다시 꺼낸 것이다. 핵심 요약 수학적 감각(mathematical “smell”): 경험 많은 수학자가 논증을 검증하기 전에 느끼는 직관적 신뢰도. Thurston이 ‘smell’이라 부른 이 감각은, AI 생성 증명에는 없을 수 있다. 코페르니쿠스적 전환: 인간 지능을 유일한 인지 중심이 아니라 “여러 인지 형태 중 하나"로 재정의하는 관점 전환을 제안한다. 형식화의 분업: 정리의 서술은 인간이, 증명의 검증은 자동화 도구에 맡기는 분업이 현재로선 최선이다. 학생 AI 지침: “적팀(red-team)” 방식, 즉 자신의 풀이를 AI에 검토 맡기는 용도는 권장. 스스로 풀 수 없는 문제의 답을 AI에 직접 요청하는 것은 학습을 저해한다. 꼬리 위험 분석: AI 존재 위험에 예상값(expected value) 분석을 쓰는 것은 부적절하다. 확률 모형이 안정적이지 않기 때문이다. 증명에도 감각이 있다 수학자 William Thurston이 처음 꺼낸 개념에서 출발한다. 그는 경험 많은 수학자가 증명의 모든 줄을 검증하기 전에 그 논증이 맞는지 틀렸는지를 직관적으로 느낀다는 사실에 주목했다. Thurston은 이 즉각적·전언어적 인지 감각을 일부러 ‘smell(냄새)‘이라 불렀다 — 세련된 미적 감각이 아니라, 뭔가 이상하면 코부터 찌르는 그 날것의 감지 능력을 뜻하기 때문이다. Tao는 같은 개념을 “인과적 내러티브"라는 말로도 표현한다. 좋은 증명은 결론이 왜 성립하는지, 어디가 핵심인지를 드러낸다. ...
코딩 에이전트가 '진짜 쓸 만해진' 순간 — Simon Willison의 LLM 6개월 요약
AI 업계에서 6개월은 꽤 긴 시간이다. Simon Willison은 PyCon US 2026 라이트닝 토크에서 그 6개월을 딱 5분으로 압축했다. 모델 왕좌가 다섯 번 바뀌고, 코딩 에이전트가 실용 단계에 진입했으며, 이름도 생소했던 프로젝트 하나가 세상을 뒤흔들었다. ...
Cursor Composer 2 기술 보고서 — 실제 환경 RL, CursorBench, Anyrun 인프라
개요 Cursor가 Composer 2 전체 훈련 과정을 담은 기술 보고서를 arXiv(2603.24477)에 공개했다. 오픈소스 기본 모델 Kimi K2.5에서 출발해 코드 중심 후속 사전학습, 대규모 강화학습까지의 전 과정을 다루며, 실제 Cursor 환경을 최대한 가깝게 재현하는 데 초점을 맞췄다. Sasha Rush가 작성한 이 보고서는 훈련 레시피 어블레이션, 에이전트 행동 조정, 평가 스위트 설계까지 구체적으로 공개한다. ...
Cursor Composer 2.5 출시 — 타깃형 RL, 합성 데이터 25배, SpaceX AI와 공동 학습
개요 Cursor가 2026년 5월 18일 Composer 2.5를 공개했다. Composer 2 대비 지능과 동작 안정성이 크게 개선됐으며, 장시간 실행 작업을 꾸준히 수행하는 능력, 복잡한 지침 이행, 협업 편의성 등 실제 사용성에서 주목할 만한 도약을 보여준다. 베이스 모델은 Composer 2와 동일한 오픈소스 체크포인트인 Moonshot의 Kimi K2.5를 유지하되, 훈련 방법론 전반을 새로 설계했다. ...