AI/LLM — 관련 콘텐츠 194건

Gemini 3.1 Pro — 가격 동결에 추론 2배, 가성비 프론티어 모델의 등장

한 줄 요약: Google Gemini 3.1 Pro가 ARC-AGI-2 77.1%를 달성하며 추론 성능에서 세대 최대 도약을 기록했다. 가격은 $2/$12로 동결. Gemini 3.1 Pro는 2026년 2월 19일 프리뷰로 출시됐다. 18개 추적 벤치마크 중 12개에서 1위를 기록했으며, 특히 추론 영역에서 전작 대비 압도적인 성능 향상을 보여줬다.

AAIF 출범 — MCP·AGENTS.md·goose, AI 에이전트 표준화 시대

한 줄 요약: Linux Foundation 산하 Agentic AI Foundation(AAIF)이 출범했다. Anthropic의 MCP, OpenAI의 AGENTS.md, Block의 goose가 합류하며 AI 에이전트 상호운용성의 사실상 표준이 형성됐다. Agentic AI Foundation(AAIF)은 2025년 12월 Linux Foundation 산하에 설립된 오픈소스 재단이다.

GPT-5.4 Computer Use — AI가 직접 컴퓨터를 조작하는 시대

한 줄 요약: GPT-5.4는 OpenAI 범용 모델 최초로 네이티브 Computer Use 기능을 탑재했다. 스크린샷을 보고, 마우스를 클릭하고, 폼을 채우고, 애플리케이션 사이를 이동하며 작업을 자율적으로 수행한다. Computer Use는 AI 모델이 사람처럼 컴퓨터 화면을 보고 조작하는 기능이다. 스크린샷을 입력으로 받아 화면의 내용을 이해한 뒤, 마우스 클릭, 키보드 입력, 스크롤 등의 동작을 출력한다.

에이전틱 AI 파운데이션(AAIF) — MCP·AGENTS.md·goose가 리눅스 재단으로 간 이유

한 줄 요약: Anthropic(MCP), OpenAI(AGENTS.md), Block(goose) — AI 에이전트 시대의 3대 핵심 프로젝트가 리눅스 재단 산하 에이전틱 AI 파운데이션(AAIF)으로 통합됐다. MCP 서버는 이미 10,000개를 돌파했고, AGENTS.md는 60,000개 이상의 오픈소스 프로젝트에 채택됐다. 에이전틱 AI 파운데이션(Agentic AI Foundation, AAIF)은 2025년 12월 9일 리눅스 재단 산하에 설립된 오픈소스 재단이다.

Anthropic Claude Partner Network — $1억 파트너 생태계의 의미

한 줄 요약: Anthropic이 2026년 1억 달러 규모의 Claude Partner Network를 출범시켰다. SI·컨설팅사를 통해 기업 시장에 Claude를 배포하는 공식 파트너십 구조로, 개발자와 솔루션 아키텍트를 위한 공식 인증 제도(Claude Certified Architect)도 함께 시작됐다. Anthropic은 2026년 3월 12일 Claude Partner Network 를 공식 출범했다.

AMI Labs와 월드 모델 — Yann LeCun이 LLM 너머를 보는 이유

한 줄 요약: 튜링상 수상자 얀 르쿤(Yann LeCun)이 메타를 떠나 공동 창업한 AMI Labs가 시드 라운드에서 10억 3천만 달러(약 1조 5천억 원)를 조달했다. 기업가치 35억 달러 평가를 받은 이 회사는 언어 모델이 아닌 '월드 모델(world model)' — 현실 세계의 물리 법칙을 학습하는 AI — 을 목표로 한다. AMI Labs는 2025년 말 얀 르쿤(Yann LeCun)이 메타 AI 연구소를 떠난 후 공동 창업한 AI 스타트업이다.

에이전틱 AI 프레임워크 비교 — LangGraph vs CrewAI vs AutoGen 2026

한 줄 요약: 2026년 에이전틱 AI 프레임워크는 LangGraph(그래프 기반 상태 관리), CrewAI(역할 기반 팀 구성), AutoGen(대화 기반 협업)으로 삼분됐다. 프로덕션 안정성은 LangGraph, 빠른 프로토타이핑은 CrewAI, 멀티파티 대화는 AutoGen이 강점이다. 에이전틱 AI(Agentic AI)는 단순히 프롬프트에 응답하는 것을 넘어, 스스로 목표를 설정하고 도구를 호출하며 결과를 검증하는 자율 실행형 AI 시스템 이다.

GPT-5.4와 Codex 데스크톱 — OpenAI 컴퓨터 사용 AI의 실체

한 줄 요약: OpenAI가 2026년 3월 GPT-5.4와 Codex 데스크톱 앱(Windows 포함)을 동시 출시했다. GPT-5.4는 범용 모델 최초로 네이티브 컴퓨터 사용(Computer Use) 기능을 탑재했고, Codex 앱은 여러 코딩 에이전트를 병렬로 관리하는 커맨드 센터로 진화했다. OpenAI가 2026년 3월 발표한 GPT-5.4(openai.com/index/introducing-gpt-5-4/)는 기존 GPT-5 시리즈에서 가장 큰 폭의 업데이트다.

에이전틱 AI 시대 — 2026년 기업 도입 현황과 실무 판단 기준

한 줄 요약: 2026년 3월, 에이전틱 AI(Agentic AI)가 실험 단계를 넘어 기업 프로덕션에 본격 진입하고 있다. Gartner는 2026년 말까지 기업 애플리케이션의 40%가 AI 에이전트를 내장할 것으로 전망하며, 시장 규모는 78억 달러에서 2030년 520억 달러로 성장이 예측된다. 에이전틱 AI(Agentic AI)는 단순히 프롬프트에 응답하는 AI가 아니라, 스스로 목표를 설정하고, 계획을 수립하며, 도구를 사용해 작업을 실행하는 자율형 AI 시스템 을 말한다.

에이전틱 AI 파운데이션(AAIF) 출범 — MCP, AGENTS.md, Goose가 하나로

한 줄 요약: Linux Foundation이 에이전틱 AI 인프라의 중립 재단 AAIF(Agentic AI Foundation)를 출범시켰다. AWS, Anthropic, Google, Microsoft, OpenAI 등 빅테크 8개사가 Platinum 멤버로 참여하며, MCP·AGENTS.md·goose 세 오픈소스 프로젝트가 핵심 표준으로 편입됐다.

로컬 AI 개발 환경 구축 — GPU 없이 LLM 돌리기

한 줄 요약: Ollama, LM Studio, llama.cpp로 GPU 없이 로컬에서 LLM을 실행할 수 있다. Apple Silicon Mac 기준 7B 모델은 8GB RAM, 13B는 16GB RAM이면 실용적인 속도로 추론이 가능하다. 로컬 LLM 실행 도구는 크게 세 가지로 나뉜다. 목적과 기술 수준에 따라 선택이 달라진다.

AI 코딩 에이전트 아키텍처 해부 — 내부 동작 원리와 설계 패턴

한 줄 요약: AI 코딩 에이전트는 ReAct(추론+행동) 루프를 반복하면서 도구를 호출하고, 컨텍스트를 관리하며, 에러를 스스로 복구한다. 이 구조를 이해하면 Claude Code, Cursor 같은 도구를 더 잘 쓸 수 있고, 직접 에이전트를 설계할 때도 올바른 아키텍처 결정을 내릴 수 있다. AI 코딩 에이전트의 기반 알고리즘은 2022년 논문 "ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models"에서 제안한 ReAct 패턴이다.

Claude 4 모델 완벽 가이드 — Opus vs Sonnet, 어떤 모델을 써야 하나

한 줄 요약: Claude 4 Opus는 복잡한 추론과 장문 분석에, Sonnet은 속도와 비용 효율이 중요한 일상 코딩/API 작업에 최적이다. 용도에 맞는 모델을 선택하면 성능과 비용 모두 잡을 수 있다. Claude 4는 크게 두 모델로 나뉜다. claude-opus-4 는 Anthropic의 최상위 추론 모델로, 복잡한 코드 분석, 장문 계약서 검토, 다단계 수학 증명처럼 높은 정확도가 요구되는 작업에 설계됐다.

로컬 LLM 실행 가이드 — Ollama, LM Studio, llama.cpp

한 줄 결론: 로컬 LLM은 프라이버시 보호, 비용 절감, 오프라인 실행이 필요한 상황에서 실질적인 대안이다. Ollama는 CLI 기반으로 가장 빠르게 시작할 수 있고, LM Studio는 GUI가 필요한 경우에 적합하며, llama.cpp는 저사양 환경에서 직접 빌드해 최적화하고 싶은 개발자용이다. 클라우드 LLM API는 편리하지만 세 가지 제약이 존재한다.