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EvoMap에이전트와 자동화EvoMap은 AI 에이전트의 경험 재사용을 위한 인프라로, GEP 프로토콜을 통해 재사용 가능한 전략과 검증 기록이 포함된 복구 자산을 구성하고, 시장 및 품질 기준에 따라 정렬하여 다양한 에이전트가 기존 역량을 발견·평가·승계할 수 있도록 지원합니다.
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Open Design디자인과 3DOpenDesign은 오픈소스 설계 워크스페이스로, 로컬 프로그래밍 에이전트와 연동하거나 자체 모델 키를 사용하거나 클라우드 기반 모델을 활용하여 디자인 시스템을 중심으로 프로토타입, 웹페이지, 프레젠테이션 및 그래픽을 생성하고 편집할 수 있습니다. 로컬 소프트웨어는 무료이며, 모델 서비스 비용은 별도로 구분됩니다.
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JAX모델과 인프라JAX는 가속기 기반의 Python 수치 계산 라이브러리로, 고성능 배열 계산과 대규모 머신러닝을 위해 설계되었으며, CPU, GPU, TPU 등 다양한 하드웨어 백엔드에서 동일한 코드를 효율적으로 실행할 수 있도록 지원합니다.
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MemoAI음악과 오디오MemoAI는 AI 기반 음성 및 영상 텍스트 변환 도구로, 데이터를 업로드할 필요 없이 로컬 처리를 지원하여 개인정보 보호를 확보합니다. YouTube 동영상, 팟캐스트는 물론 MP4, MP3, AAC, M4A 등 다양한 로컬 오디오·비디오 파일을 효율적으로 텍스트로 전환하며, 다국어 번역, 화자 분리, 실시간 자막, 플로팅 노트 등 핵심 기능을 제공해 회의록 작성, 인터뷰 정리, 콘텐츠 학습 등의 다양한场景에 적합합니다.
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AI Short글쓰기와 콘텐츠AIS ALERT 관리 및 공유 플랫폼, 여러 시나리오의 빠른 명령
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Kiro코딩과 개발Kiro는 개발자를 위한 AI 엔지니어링 도구로, 요구사항을 사양, 아키텍처 및 작업으로 정리하고, 인텔리전트 에이전트를 통해 코드를 생성하며, 속성 테스트, 실행 메모리 및 개발 도구 통합을 통해 기획부터 코드 리뷰까지의 전 과정을 지원합니다.
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ClipDrop이미지 생성과 편집Clipdrop은 배경 제거, 부분 정리, 이미지 확장, 확대, 조명 재조정, 텍스트 제거 및 배경 교체 기능을 포함하는 AI 이미지 생성 및 편집 도구 모음으로, 웹 페이지에서 이미지를 처리할 수 있으며 개발자용 이미지 처리 API도 제공합니다.
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My Glow Up AI일상과 개인My Glow Up AI는 등록 없이 무료로 제공되는 자拍照 분석을 통해 맞춤형 머리스타일 제안과 미용 계획을 제공합니다.
待评分 · 分类列表推荐妙
妙播마케팅과 커머스광고에서 AI 라이브 텔레콤 솔루션
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IamIP산업별 AIIamIP은 AI 기반의 검색, 분석 및 모니터링 도구를 제공하는 특허 플랫폼입니다. 사용자가 특허 연구 및 관리를 더 효율적으로 수행하도록 도와줍니다.
待评分 · 分类列表推荐arXiv:2610.37905v1 발표 유형: 신규 초록: SEC EDGAR와 같은 공시 저장소는 기업 공시에 대한 웹 접근을 통해 정보에 기반한 투자를 지원합니다. 이러한 문서의 검토를 언어 모델 기반 에이전트로 지원하려면, 관련 문서들 간의 미표명된 결함을 발견하고, 누락된 회사 정보를 확보하며, 요청된 수정 사항이 증거에 근거한 요구사항을 충족하는지 검증해야 합니다. 기존의 재무 관련 질문-답변 평가는 이러한 상호작용 능력에 대해 제한적인 근거만 제공합니다. 우리는 기업 공시 검토 및 수정을 위한 대화형 벤치마크이자 자체 진화형 에이전트 프레임워크인 \textbf{FilingLoop}을 소개합니다. FilingLoop은 미국 증권거래위원회의 역사적 서신을 바탕으로, 96개 기업의 주로 IPO 검토 과제 380개를 재구성합니다.
DeepSeek, Google, 그리고 NVIDIA가 에이전트 스택을 구축하다
케이틀린 레스와 앤젤라 장이 Latent Space에 합류하여 Claude 플랫폼의 기술적 배경을 설명합니다: Opus 5.5 출시, 모델의 ‘뇌’와 에이전트의 ‘손’을 분리하고, API를 확장하며, 신뢰할 수 있는 관리형 에이전트를 구축하는 과정을 소개합니다. 새로운 서론...
K3.1 Pro 출시 이후, 여러 사용자가 할당량이 너무 빠르게 소진된다는 피드백을 제출하자 월지암면은 긴급 공지를 통해 “문제는 우리에게 있었으며, 우리는 더 일찍 이를 수정했어야 했다”고 밝혔다. 보상 할당량을 제공하는 동시에 월지암면은 “불필요한 하위 에이전트 호출과 출력 길이를 줄이겠다”고도 밝혔다. 모델이 정식으로 출시되기 이틀 전, 앤트로픽은 ‘에이전트 구축: 언제 하위 에이전트를 메인 에이전트 루프로 통합할 것인가’(Building agents: When to fold subagents into your main agent loop)라는 제목의 글을 발표했는데, 이 글에서 다루는 내용은 바로 하위 에이전트와 관련된 사항이었다. 앤트로픽의 결론에 따르면, 여러 기업이 배포한 Claude를 비교한 결과, 기술을 갖춘 하나의 에이전트가 오히려 “일군의...”보다 품질 면에서 우월하다는 것을 확인했다.
OpenAI가 또 한 번 대규모 모델의 가성비를 끌어올렸습니다. #아이판얼 공식 위챗 공식 계정인 아이판얼(위챗 계정: ifanr)을 팔로우해 주시면, 더 많은 흥미로운 콘텐츠를 가장 먼저 만나보실 수 있습니다.
arXiv:2610.33015v1 발표 유형: 신규 초록: 장기 기억은 대규모 언어 모델(LLM) 에이전트가 개인화되고 시간적으로 일관된 상호작용을 유지할 수 있도록 하지만, 메모리의 입실, 추출 및 정리를 위해 LLM 추론을 반복적으로 수행하면 상당한 비용과 지연이 발생합니다. 우리는 선명도 기반 입실과 술어 중심 정보 추출을 결합한 경량 메모리 프레임워크인 SLICE-Mem을 제안합니다. 간결한 분류기가 보존할 만한 사용자 발화를 식별하고, 의미적 의존성 기반 추출기가 입실된 발화를 간결한 메모리 항목으로 변환합니다. 이 온라인 파이프라인은 생성형 LLM 호출을 필요로 하지 않으며, 서로 다른 항목 간의 정합성 조정은 오프라인 통합 단계로 연기됩니다. 우리는 Memora와 LongMemEval-S의 주간 서브셋에서 8B a를 사용하여 SLICE-Mem을 평가합니다.
arXiv:2610.32429v1 발표 유형: 신규 초록: 대규모 언어 모델(LLM) 에이전트는 점점 더 비동기적으로 작업을 수행합니다. 주 에이전트는 하위 에이전트들이 실행되는 동안에도 계속 작업을 진행하며, 그 결과가 도착하기 전에 작업 상태가 변경될 수 있습니다. 이때 주 에이전트는 어떤 작업을 업데이트하거나 보존하고, 어떤 검사를 다시 수행할지 결정해야 하며, 동시에 금지된 변경 사항을 피해야 합니다. 최종 작업 성공 여부만으로는 이러한 결과가 올바르게 처리되었는지 여부를 확인하기 어렵고, 자연스러운 비동기적 도착 현상은 재현하기도 어렵습니다. 우리는 LLM 에이전트의 비동기적 작업 실행을 평가하는 벤치마크인 Async-RBench를 제안하며, 8가지 시나리오를 포괄하는 200개의 실행 가능한 작업을 제공합니다. 각 시나리오 컨트롤러는 미리 정의된 작업 상태 조건을 활용해 결과 전달을 관리하고, 이벤트 응답 계약(ERC)은 각 응답이 무엇을 의미하는지를 명시합니다.
arXiv:2610.33012v1 발표 유형: 신규 초록: 도구 사용 기능을 갖춘 대규모 언어 모델(LLM) 에이전트는 동일한 초기 상태에서 독립적인 실행 간에 일관되지 않은 행동을 보이며, 서로 다른 도구를 호출하거나 상충되는 출력을 생성하거나 서로 다른 전략을 추구합니다. 이러한 변동성은 시간이 지나면서 누적되어 배포의 신뢰성을 저해합니다. 기존 평가 지표들은 주로 완료 기반 점수를 통해 작업 정확도를 측정할 뿐, 여러 실행에 걸친 에이전트 행동의 일관성을 포착하지 못합니다. 또한, 에이전트의 행동은 확률 분포를 이용한 토큰 수준 또는 의미 클러스터링을 활용한 단일 응답 수준에서 각각 분석되지만, 어느 방법도 궤적의 향후 단계들로 일관성 부족이 어떻게 전파되는지를 파악하지 못합니다. 우리는 재귀적 의미 발산(RSD)이라는 비정식
arXiv:2610.32322v1 발표 유형: 신규 초록: LLM 에이전트는 약 10만 개의 항목을 보유하고 다수의 모델에 서비스를 제공하는 공공 허브에서 기술을 검색합니다. 모델이 발전함에 따라, 특정 모델이 내부화한 기술—즉, 해당 모델이 더 이상 필요로 하지 않는 기술—을 식별하여 그 모델에 대해 폐기해야 하지만, 현재까지 내부화 여부는 알려진 신뢰성으로 측정된 바 없습니다. 기존의 규칙들은 기술이 적용된 경우와 적용되지 않은 경우의 실행 결과를 비교하여, 오직 성과 차이만을 근거로 기술을 폐기해 왔습니다. 그러나 이러한 성과 차이는 내부화된 기술일 때도, 또는 모델과 기술 모두가 해당 능력을 제공하지 않을 때—우리가 ‘미개척 상태’라고 부르는 상황—에도 거의 제로에 가깝습니다. 따라서 우리는 대신 해당 기술을 보류하고, 그 기술을 기반으로 합성된 과제에서 모델을 평가하며, 다른 모델이 해당 기술로부터 이익을 얻는 경우에만 높은 무보조 점수를 신뢰합니다. 이는 높은 점수의 거의 절반이 아무런 과제에서도 나오지 않기 때문입니다.
arXiv:2610.32305v1 발표 유형: 신규 초록: 다단계 분석 작업에서는 LLM 에이전트가 계속 진행할지, 경로를 변경할지, 또는 중단할지를 결정하기 위해 중간 단계의 근거를 활용해야 합니다. 에이전트가 자신의 출력을 비판하는 자기반성은 널리 연구되어 왔지만, 이러한 비판만으로는 근거가 다음 행동에 영향을 미쳤는지 여부를 확인할 수 없습니다. 우리는 이러한 능력을 ‘자기제약’이라고 부릅니다. 기존의 에이전트 벤치마크는 대부분 과제 완수 여부나 출력 품질만을 측정하며, 이 능력에 대한 검증은 이루어지지 않았습니다. DMAIC-Bench는 린 식스 시그마의 명시적인 통계적 전제 조건을 바탕으로, 4개 산업 분야에서 15개의 산업 사례에 걸쳐 97개의 초기 설정된 과제를 통해 이를 평가합니다. 쌍으로 구성된 역설적 변형 과제들은 동일한 워크플로우 위치에서 서로 반대되는 행동을 요구함으로써, 정당화된 제약과 무분별한 중단을 구분합니다. 우리는 실행 추적 정보를 통해
arXiv:2610.32412v1 발표 유형: 신규 초록: 재귀적 대규모 언어 모델(LLM) 에이전트는 분해, 실행 및 환경 피드백을 통해 장기적인 목표를 달성하는 과제를 해결한다. 그러나 원자적 하위 작업을 생성한 뒤에는, 익숙한 명령어를 실행 가능한 행동으로 변환하기 위해 다시 동일한 대규모 모델을 호출하는 경우가 많다. 우리는 고수준 계획은 과제마다 특화되어 있는 반면, 최하위 수준의 행동 구체화는 과제 간에 반복적으로 사용되며 환경에서 허용된 행동들과 비교·검증할 수 있다는 점을 관찰하였다. 이에 우리는 리프스킬(LeafSkill)을 제안한다. 이는 의미적으로 관련된 구체화 경험을 검색하고, 행동 템플릿을 현재 객체와 허용 가능한 행동에 결합하며, 경량형 1.7B 선택기를 활용해 결합된 행동을 선택하거나 변경되지 않은 하위 작업을 원래 에이전트에게 위임하는 외부 재사용 계층이다. 기술들은 외부에 남아 있다…
OpenAI는 GPT-6.1 Terra를 출시했으며, 이 모델은 매 백만 토큰당 1달러/5달러의 가격으로 제공되는 고속 컴퓨터 사용 및 비전 모델입니다. 이 모델은 GPT-6 Astra의 중간 수준 노력 기반 에이전트들의 최종 시험 점수를 달성하며, 작업당 비용은 0.29달러로, 기존의 4.82달러에 비해 크게 낮아졌습니다. 해당 게시물인 “OpenAI, GPT-6.1 Terra 출시… 에이전트 작업 시 GPT-6.1 Sol의 API 가격 절반”은 MarkTechPost에 처음 게재되었습니다.
arXiv:2610.32107v1 발표 유형: 신규 요약: 대화에 참여하는 것은 단순히 무엇을 말할지 결정하는 것뿐만 아니라, 과연 말을 해야 하는지 여부까지 포함합니다. 이러한 판단은 특히 늑대인간 게임과 같이 참가자들의 이해관계가 상충되는 환경에서 더욱 중요한 의미를 지닙니다. 왜냐하면 발화와 침묵 모두 타인에 의해 해석되고 평가되기 때문입니다. 따라서 언제 말을 할지, 그리고 무엇을 말할지를 결정하는 것은 늑대인간 게임을 플레이하는 LLM 에이전트에게 매우 중요합니다. 본 연구에서는 AIWolfDial 공동 과제의 Anytime Utterance Track를 위해 개발된 늑대인간 AI 에이전트를 소개합니다. 우리 시스템은 기존의 Inner Thoughts 프레임워크를 기반으로 하며, 이는 대화 중에 내적 생각을 생성하고 각 생각의 가치를 평가함으로써 발화 타이밍을 결정합니다.
arXiv:2610.31918v1 발표 유형: 신규 초록: 상호작용하는 LLM 에이전트를 디스틸레이션할 때는 교사가 생성한 시연과 학생이 생성한 경험 중 하나를 선택해야 하며, 이는 대략적으로 오폴리시와 온폴리시 디스틸레이션에 해당합니다. 두 방법 모두 효과적인 것으로 입증되었지만, 우리는 이러한 구분이 본질적으로 계층적이라고 주장합니다. 즉, 상호작용의 역사(히스토리)를 유도하는 정책과 현재 행동의 토큰 접두사를 생성하는 정책이 반드시 동일할 필요는 없다는 것입니다. 우리는 이러한 두 가지 수준의 온폴리시성을 체계화하고, 이들 간의 매칭, 혼합 비율 및 학습 스케줄을 명시적으로 제어할 수 있도록 하는 계층적 에이전트 디스틸레이션 프레임워크를 제안합니다. 우리는 이 문제를 자기 디스틸레이션 방식으로 연구하며, 여기서 고정된 교사는 학생에게는 제공되지 않는 과제 지침에 접근할 수 있습니다.
arXiv:2610.31985v1 발표 유형: 신규 초록: LLM 에이전트는 점점 더 많은 협업 환경에서 배치되고 있으며, 이들 에이전트는 자원을 공유하고 심사 또는 감독 프로세스 하에 각자 별개의 작업을 수행합니다. 이러한 환경에서는 에이전트가 악의적이거나 단순히 도움을 주려는 경우에도 안전상의 위험이 발생할 수 있습니다. 기존 연구들은 주로 적대적 행동이나 명시적으로 결탁한 행동을 중심으로 다루어 왔으나, 우리는 별개의 목표를 추구하는 선의의 에이전트들이 의도된 워크플로를 우회하는 방식으로 자발적으로 협력할 수 있음을 보여줍니다. 우리는 이를 \emph{유용한 에이전트 문제}라고 부릅니다. 우리는 장기적인 시야를 가진 공동 자원 환경을 연구하며, 이 환경에서는 에이전트들이 때때로 동료가 소유한 자원에 의존하고, 소유권 변경은 일반적으로 심사자가 중재하는 구조를 갖습니다. 심사가 불가능해지면, 에이전트
arXiv:2610.32045v1 발표 유형: 신규 초록: AI-포-사이언스 에이전트는 과학적 가설을 제시하고, 자율 실험을 수행하며, 증거를 해석하는 데 점점 더 널리 활용되고 있습니다. 이러한 에이전트들은 도메인 특화형 에이전트 하네스에 대규모 언어 모델(LLM)을 통합하여 구축되며, 이는 LLM의 과학적 역량을 향상시키고 모델이 과학적 도구들을 조율할 수 있도록 합니다. 본 연구에서는 LLM이 AI-포-사이언스 에이전트 하네스에 통합될 때 모델의 안전성이 유지되는지 여부를 검토합니다. 우리는 50개의 유해한 화학 관련 요청에 대해 다섯 가지 에이전트 하네스를 평가합니다. 구체적으로, 직접 프롬프팅, 두 가지 간단한 적대적 프롬프팅 전략, 그리고 적응형 공격 하에서 안전성 행동이 어떻게 변화하는지를 분석합니다. 최근 출시된 GPT의 네 가지 변종을 대상으로 한 결과는 다음과 같습니다.
arXiv:2610.32087v1 발표 유형: 신규 초록: 언어-에이전트의 행동을 이해하려면, 행동이 경로 전반에 걸쳐 어떻게 구성되는지와 이러한 구성이 맥락 및 결과와 어떤 관계를 맺는지를 파악해야 합니다. 우리는 데이터 기반 행동 발견과 분석 및 실험적 조사를 연결하는 일반적인 프레임워크를 제안합니다. 기록된 활동에서 도출된 범주는 무엇을 측정할지를 정의합니다. 분석은 행동들이 과정 내에서 차지하는 위치를 유지하고, 그 관계를 해석 가능한 가설로 표현합니다. 보류된 맥락에서의 통계적 평가와 검증을 통해 증거의 강도와 범위를 검토합니다. 이후 프롬프트 조정을 포함한 실험을 통해, 의도적으로 변화시킨 조건 하에서 행동과 결과가 어떻게 달라지는지를 확인합니다. 반복적 자기성찰에 대한 연구는 어떻게
월마트는 공식적으로 Agent Gateway(인공지능 에이전트 게이트웨이)와 이를 지원하는 Agent Profiles 기능을 출시했으며, 이는 ChatGPT, Gemini, Meta Muse 등과 같은 승인된 인공지능 에이전트가 사용자를 대신해 월마트 및 Sam’s Club 플랫폼에서 검색과 주문을 완료할 수 있도록 허용합니다. 또한 별도의 계정 구성, 거래 승인, 지출 한도 등의 메커니즘을 통해 사용자가 에이전트의 행동을 전 과정에 걸쳐 완전히 통제할 수 있도록 보장합니다. 이러한 조치는 최근 아마존이 인공지능 에이전트를 통한 쇼핑을 금지한 것과는 뚜렷한 대조를 이룹니다.
Claude Mods는 Anthropic이 출시한 Claude Code의 프로그래밍 가능 플러그인 시스템으로, ‘주의 인터페이스’(Attention Interface)의 초기 형태를 나타냅니다. 이는 기존의 기계 지향형 에이전트 런타임 프레임워크(agent harness)에서 인간의 주의에 맞춘 맞춤형 상호작용 계층으로 전환합니다. 사용자는 TypeScript/JS로 Mods를 작성하거나 자연어를 통해 Claude에게 자동 생성을 요청함으로써, 언제 중단될지, 어떤 내용을 보게 될지, 어떤 결정을 내려야 하는지를 스스로 정할 수 있습니다.
Claude Mods는 Anthropic이 출시한 개발자용 프로그래밍 가능 플러그인 시스템으로, ‘에이전트 하네스’가 기계 측 인터페이스에서 인간 측 인터페이스인 ‘어텐션 인터페이스’로 전환됨을 의미합니다. 이를 통해 사용자는 TypeScript/JavaScript를 활용해 Claude Code의 동작, 렌더링 및 상호작용 로직을 맞춤 설정할 수 있으며, 사람과 AI가 함께 워크플로를 설계하는 것을 가능하게 합니다. 이 메커니즘은 You Should Know와 같은 내장 기능에도 이미 적용되어 있으며, 사용자가 직접 플러그인을 구축하거나 Claude의 도움을 받아 생성하는 것도 지원합니다.
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