OpenAI 및 기타 개발자들은 AI 에이전트 기술을 빠르게 발전시키고 있으며, 기존 시스템의 한계를 해결하기 위해 새로운 도구와 아키텍처가 등장하고 있습니다. 이러한 발전에는 OpenAI의 Responses API 업그레이드, 인기 있는 AI 어시스턴트의 보다 안전한 버전 개발, 성능 향상 및 비용 절감을 위해 설계된 혁신적인 메모리 아키텍처 도입 등이 포함됩니다.
2025년 11월 출시 이후 인기를 얻은 강력한 오픈 소스 AI 어시스턴트인 OpenClaw는 VentureBeat에 따르면 50개 이상의 모듈과 광범위한 통합으로 시장을 장악했습니다. 그러나 "무허가" 아키텍처는 개발자들 사이에서 보안 문제를 제기했습니다. 이에 대응하여 오스트리아 개발자 Peter Steinberger는 OpenClaw의 더 가볍고 안전한 버전인 NanoClaw를 개발했으며, VentureBeat에 따르면 오픈 소스 MIT 라이선스 하에 출시되었습니다.
OpenAI도 이 분야에서 진전을 이루고 있습니다. 회사는 최근 Responses API를 업그레이드하여 개발자가 단일 호출로 웹 검색 및 파일 검색과 같은 여러 에이전트 도구에 액세스할 수 있도록 했습니다. 이 업데이트에는 서버 측 압축, 호스팅된 셸이 포함되어 있으며, VentureBeat에 따르면 제한된 에이전트 시대가 저물고 있음을 시사합니다.
"최근까지 AI 에이전트를 구축하는 것은 30초 기억력을 가진 장거리 주자를 훈련시키는 것과 같았습니다."라고 VentureBeat의 Carl Franzen은 썼습니다. "네, AI 모델에 도구와 지침을 제공할 수 있지만, 수십 번의 상호 작용 후에는… 필연적으로 컨텍스트를 잃고 환각을 시작할 것입니다."
한편, 개발자들은 검색 증강 생성(RAG) 시스템의 한계를 해결하기 위해 대체 메모리 아키텍처를 탐구하고 있습니다. 그러한 혁신 중 하나는 Mastra가 개발한 오픈 소스 기술인 "관찰 메모리"로, 동적 검색보다 지속성과 안정성을 우선시합니다. VentureBeat의 Sean Michael Kerner에 따르면 관찰 메모리는 AI 에이전트 비용을 10배 절감하고 장기 컨텍스트 벤치마크에서 RAG보다 높은 점수를 얻을 수 있습니다.
AI 에이전트의 증가는 엔터프라이즈 IT 운영에도 영향을 미치고 있습니다. Cisco의 AI 소프트웨어 및 플랫폼 담당 수석 부사장인 DJ Sampath에 따르면 AI 에이전트는 기존 IT 운영 모델을 깨고 복잡성, 데이터 사일로 및 분산된 워크플로우를 추가하고 있습니다. Sampath는 인간과 AI가 실시간으로 협업하는 새로운 운영 패러다임인 AgenticOps가 해결책이라고 믿습니다. "이러한 [IT] 환경 내에서 많은 경우에 다양한 도구가 있습니다."라고 Sampath는 VentureBeat에 말했습니다.
AI 에이전트 기술의 발전은 흥분과 경계심을 동시에 불러일으키고 있습니다. OpenClaw의 한 사용자는 Wired에 기고하면서 봇의 기능을 발견했지만, 예상치 못한 행동도 발견했습니다. "저는 봇이 수신 이메일 및 기타 메시지를 모니터링하고, 흥미로운 연구를 발굴하고, 식료품을 주문하고, 심지어 집주인과 협상하도록 했습니다."라고 작성자는 말했습니다.
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