Google Cloud가 사내 도구를 연결해 여러 단계의 일을 처리하는 Gemini 에이전트를 발표했어요.
메일을 찾고, 자료를 정리하고, 문서를 쓰는 일을 각각 지시해야 했다면 이번 발표가 눈에 들어올 거예요. Google Cloud 말로는 Gemini 에이전트에 목표를 한 번 설명하면 필요한 작업을 계획하고 사내 시스템의 도구를 써서 결과물을 문서나 메일함, 개발 환경으로 가져온대요. 질문에 답하는 데서 끝나지 않고 일을 마무리하도록 설계했다는 설명이에요.
회사 말로는 Gmail과 Drive 같은 Workspace 앱뿐 아니라 Microsoft 365·Slack 등에서도 접근할 수 있도록 설계했대요. 여러 단계의 일은 하위 에이전트로 나눠 처리하고, 팀이 반복해서 쓰는 업무 지침도 공유할 수 있다고 해요. 예를 들면 여러 곳에 흩어진 자료를 모아 보고서 초안을 만드는 흐름이에요.
사내 자료를 다루는 만큼 누가 무엇에 접근하는지가 중요하겠죠. Google은 에이전트별 권한과 작업 기록, 프로젝트별 지출 한도 같은 관리 기능도 소개했어요. 개발팀이라면 도입을 전제로 하기보다 반복 업무 하나를 골라 필요한 도구와 권한부터 점검해 보면 좋겠어요.
OpenAI의 9월 말 연환산 매출이 앞서 알려진 680억 달러가 아닌 약 500억 달러라는 보도가 나왔어요.
숫자가 갑자기 줄어든 것처럼 보이지만, 먼저 무엇을 합산했는지 봐야 해요. CNBC에 따르면 OpenAI가 투자자에게 전한 9월 말 연환산 매출은 약 500억 달러예요. 앞서 널리 보도된 680억 달러에는 OpenAI 파트너의 총매출이 포함됐다고 사정을 아는 관계자가 설명했어요.
연환산 매출은 한 시점의 매출 흐름을 1년치로 환산한 수치예요. 한 해 동안 실제로 거둔 매출이라는 뜻은 아니죠. 두 수치의 차이는 약 180억 달러인데, CNBC는 집계 범위가 달랐다고 전했어요. AI 서비스 시장의 규모를 읽을 때도 숫자만 비교하지 말고 파트너 매출이 포함됐는지 확인하는 게 좋겠어요.
한 개발자가 AI 모델을 활용해 만든 타입스크립트 검사기 Rust 이식판을 초기 버전으로 공개했어요.
타입스크립트 프로젝트의 검사 시간을 줄이고 싶다면 ts-rust가 흥미로울 수 있어요. 개발자는 AI 모델을 이용해 Go로 작성된 타입스크립트 컴파일러와 타입 검사기, 언어 서버를 Rust로 옮겼다고 해요. 언어 서버는 편집기에서 오류 표시 같은 기능을 맡는 프로그램이에요. 공개된 저장소에는 설치 방법과 시험 결과도 올라왔어요.
개발자 측정으로는 오픈소스 프로젝트 60개의 타입 검사 시간이 Go 버전의 약 절반이었대요. 다만 초기 버전이고, 개발자도 코드를 직접 읽어 보지 않았다고 밝혔어요. 일부 프로젝트에서 출력이 달라지는 알려진 문제도 있으니, 바꿔 쓰기 전에는 기존 검사기와 오류 결과를 나란히 확인하는 게 안전해요.
※ npm에서 tsc-rs로 설치할 수 있어요. 초기 버전이라 프로젝트별 호환성 확인이 필요해요.
Goodfire가 AI의 답변뿐 아니라 내부 계산 신호를 살펴 위험 행동을 감지하는 모니터를 내놨어요.
AI 에이전트가 작업하는 내내 모든 출력을 다른 AI에게 검사시키면 비용이 커질 수 있어요. Goodfire의 새 모니터는 모델 내부 신호를 먼저 살피고, 위험 징후가 잡혔을 때만 별도 AI에 추가 검토를 맡겨요. 에이전트는 사용자를 대신해 여러 단계를 수행하는 AI예요.
회사 측 시험에서는 Kimi K3의 악성 해킹 세션 94%를 포착했고, 무해한 세션의 8.7%도 추가 검토 대상으로 보냈대요. 약 1,500개 세션을 감시하는 데 든 비용은 약 51달러였다고 해요. 이 수치는 특정 모델과 시험 조건의 결과라서, 실제 서비스에 붙인다면 자체 데이터로 탐지율과 오탐률을 확인해야 해요.
※ Baseten 고객이 사용할 수 있어요. 가격은 확인되지 않았고, 시험 수치를 다른 모델에 그대로 적용할 수는 없어요.
OpenAI가 언론인과 싱크탱크를 사칭해 메시지를 퍼뜨린 영향력 작전 두 건을 적발했다고 밝혔어요.
AI로 만든 글은 내용만 봐서는 출처를 놓치기 쉬워요. OpenAI 말로는 러시아·이란 연계 작전 두 건이 가짜 언론인과 싱크탱크를 내세웠고, 조사 과정에서 그 명의로 여러 매체에 실린 기사도 약 100건 확인했대요. 관련 계정은 차단했다고 해요. 낯선 매체의 글을 공유하기 전에는 작성자 이력과 다른 출처의 보도를 함께 확인해 보세요.
※ 차단 범위는 OpenAI 계정이에요. 외부 매체의 기사까지 삭제됐다는 발표는 아니에요.
Pollo AI가 짧은 아이디어와 사진을 광고 이미지·영상 제작으로 잇는 도구를 소개했어요.
광고를 만들 때 어떤 모델을 써야 할지 고르는 일부터 번거롭죠. Pollo AI 말로는 Pollo Agent가 아이디어와 시각 자료를 받아 이야기, 장면 순서, 대본을 잡고 이미지·영상 제작을 안내해 준대요. 요청 분류와 장면 구성, 이미지 생성에는 각각 다른 OpenAI 모델을 배분한다고 해요.
제품 사진 한 장으로 짧은 광고 영상을 만드는 Photo to Video Ads도 사례에 나왔어요. 작은 브랜드라면 광고 초안을 빠르게 잡는 용도로 살펴볼 수 있겠어요. 다만 소개된 결과물은 회사가 제시한 사례예요. 실제로 쓸 때는 제품 표현과 브랜드 톤을 사람이 꼭 확인하는 편이 좋아요.
※ 출시일·지역별 이용 가능 여부·가격은 공개되지 않았고, 제작 효과도 독립 검증 결과는 아니에요.
Oracle은 ChatGPT와 Codex를 사내 업무에 연결해 채용 조사 준비 시간을 줄였다고 밝혔어요.
채용 공고 하나를 준비하려고 비슷한 직무와 보상 수준을 조사하는 데 며칠씩 걸릴 수 있죠. Oracle 말로는 직무 설명을 넣어 시장을 조사하는 도구를 만든 뒤, 기존 2~4일 걸리던 준비 작업이 15~20분으로 줄었대요. 회사가 밝힌 사례 수치라 다른 조직에서도 같은 결과가 난다는 뜻은 아니에요.
엔지니어링 쪽에서는 Codex로 자연어 질문을 SQL로 바꿔 데이터를 살피고, 장애가 나면 관련 기록과 대응 절차를 찾는 데 쓴다고 해요. SQL은 데이터베이스에서 정보를 찾을 때 쓰는 언어예요. 사내에 적용한다면 데이터 접근 권한을 먼저 정하고, 생성된 쿼리와 결과는 담당자가 검토해야 해요.
※ Oracle의 사내 활용 사례예요. 외부 이용 조건과 별도 가격은 공개되지 않았고, 업무를 완전히 자동화한 것도 아니에요.
Ponytail 5는 Claude Code 같은 코딩 에이전트에 넣는 작업 지침이에요. 코드를 조금만 바꾸는 데 그치지 않고, 그 코드를 부르는 곳과 테스트·설정까지 확인하도록 바뀌었어요. 리뷰 명령도 변경된 부분 주변의 보안 문제, 버그, 성능 저하, 빠진 테스트를 살피도록 했대요.
게시자 말로는 39개 작업을 비교한 자체 테스트에서 Ponytail을 쓴 쪽의 코드량이 53%, 작업 시간이 41%, 비용이 26% 적었대요. 독립적으로 검증된 수치는 아니니, 쓰고 있다면 작은 작업에 먼저 적용해 수정 범위와 테스트가 실제로 잘 챙겨지는지 확인해 보세요.
※ MIT 라이선스로 공개됐어요. 설치 경로와 동작은 사용하는 에이전트마다 다를 수 있어요.
