개요 AI 게이트웨이 스타트업 OpenRouter가 Google 모회사 Alphabet의 성장 투자 펀드 CapitalG 주도로 1억 1,300만 달러(약 1,560억 원) 시리즈 B를 완료했다. NYT 보도에 따르면 포스트머니 기업가치는 약 **13억 달러(약 1.8조 원)**로, 1년 전 시리즈 A 당시 5억 4,700만 달러 대비 두 배 이상 뛰었다. AI 모델이 점점 “보이지 않는 교체 가능 부품"이 되는 현실을 이 투자가 보여준다. ...
개요 ICLR 2026에서 한 연구자가 던진 질문 하나가 HuggingFace 블로그 포스트의 출발점이 됐다. “에이전트 맥락에서 ‘harness’와 ‘scaffold’가 뭔가요? 컨퍼런스에서 설명을 여러 번 들었는데 하나로 수렴이 안 되더라고요.” AI 에이전트 분야는 기술보다 어휘가 더 빠르게 진화하고 있다. HuggingFace가 현장에서 혼용되는 핵심 용어를 정리했다. ...
개요 거대 언어모델이 AI의 가능성을 보여줬다면, **Small Language Model(SLM)**은 그 가능성을 실제 제품과 기기 안으로 가져오는 역할을 한다. 모든 작업에 수천억 파라미터 모델이 필요한 것은 아니기 때문이다. ...
개요 AI 모델 평가는 이미 넘쳐난다. 하지만 에이전트는 모델만으로 이루어지지 않는다. 어떤 도구를 쓰는지, 어떻게 단계를 계획하는지, 오류에서 어떻게 회복하는지 — 이 모든 것이 실제 성능을 결정한다. IBM Research가 공개한 Open Agent Leaderboard는 이 문제에 정면으로 답한다. 모델이 아니라 전체 에이전트 시스템을 비교하는 오픈 벤치마크로, 품질과 비용을 함께 보여준다. ...
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. ...
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. ...
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. ...
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. ...
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. ...