수학 증명, 단백질 구조, 멀티에이전트 네트워크가 하나의 검증 지점으로 모이는 장면

Anthropic 공식 블로그 3편 정리: Claude 연구 자동화의 현재와 검증 과제

지난 몇 년 동안 Claude에게 기대한 역할은 명확했습니다. 질문을 던지면 답이 돌아오고, 그 답의 품질을 사람이 판단하는 구조입니다. 2026년 8월에 Anthropic이 나흘 간격으로 공개한 세 편의 글은 이 구조가 더 이상 전체 그림을 설명하지 못한다는 것을 보여줍니다. 수학 난제에 도전한 리만 가설 연구, 단백질 결합체를 설계하고 분석 화학 데이터를 해석한 단백질 설계 실험, 그리고 45개 에이전트를 동시에 돌려 본 멀티에이전트 시스템 연구입니다. 셋 다 “답을 냈다"는 이야기가 아닙니다. 가설을 여러 개 만들고, 그 가설을 검증할 도구와 다른 에이전트를 부리고, 결과를 다시 사람이나 외부 기관에 검증받는 과정 전체를 Claude가 주도했다는 이야기입니다. ...

2026년 9월 4일 · 10 분 · Jesam Kim
빛나는 경계선 앞에 멈춘 로봇팔이 놓인 실험실

AI 에이전트가 실제 기계를 움직이기 시작했다: Model Hardware Standard와 물리적 권한 설계

소프트웨어 에이전트의 tool call이 실패했을 때 우리가 실제로 하는 일은 재시도입니다. API가 500을 반환하면 다시 호출하고, 파일 쓰기가 깨지면 이전 커밋으로 되돌리고, 잘못된 레코드가 들어가면 트랜잭션을 롤백합니다. 이 습관은 대상이 비트라는 사실에 기대고 있습니다. 비트는 복제할 수 있고, 이전 상태를 보관할 수 있고, 같은 명령을 두 번 실행해도 대체로 같은 결과에 도달합니다. 로봇팔을 5cm 움직이는 명령은 이 전제 중 어느 것도 만족하지 않습니다. 명령이 절반만 실행된 상태에서 재시도하면 팔은 10cm를 움직입니다. 시약 40µL를 분주한 뒤에는 되돌릴 이전 상태가 없고, 시료 자체가 소모됩니다. 레이저 출력을 잘못 올리면 형광 분자가 표백되어 그날의 실험이 끝납니다. 소프트웨어 에이전트 설계에서 익숙해진 “일단 시도하고 실패하면 되돌린다"는 패턴이, 물리 장치에서는 그 자체로 사고의 경로가 됩니다. ...

2026년 8월 29일 · 10 분 · Jesam Kim
에이전트의 여러 실행 궤적이 정책 검증 지점으로 모이는 장면

에이전트 보안은 한 번의 Tool Call로 끝나지 않는다: Per-Action Check에서 Trajectory Assurance로

2026-09-11 정정: A2A와 MCP의 필수 보안 요구사항을 반영하고, 기존 검증 연구와 이력 기반 통제의 적용 범위를 명확히 했습니다. 사내 문서를 검색하고 요약해서 메일로 보내는 에이전트를 하나 상상해 보겠습니다. 이 에이전트에는 세 가지 도구가 붙어 있습니다. 문서 검색, 문서 본문 읽기, 메일 발송입니다. 세 도구는 각각 정당한 권한을 받았고, 호출 한 건씩 떼어 놓고 보면 어느 것도 규칙을 어기지 않습니다. 검색은 읽기 전용이고, 본문 읽기도 사용자가 접근 권한을 가진 문서만 반환하며, 메일 발송은 사용자가 명시적으로 요청한 기능입니다. ...

2026년 8월 23일 · 15 분 · Jesam Kim
MCP 2026-07-28 스펙의 stateless 전환과 분산 서버 인프라

MCP가 Stateless로 간다 — 2026-07-28 스펙 변경이 에이전트 인프라에 의미하는 것

MCP 서버를 로컬에서 하나 띄워 쓸 때는 아무 문제가 없습니다. Claude Desktop이 stdio로 프로세스를 하나 붙이고, 그 프로세스가 살아 있는 동안 세션이 유지됩니다. 프로토콜이 처음 설계될 때 상정한 그림이 정확히 이것이었습니다. 단일 앱, 단일 로컬 서버, 하나의 연결. 같은 서버를 사내 100명이 쓰도록 원격 배포하는 순간 이야기가 달라집니다. 로드밸런서 뒤에 인스턴스를 세 개 띄우면 클라이언트가 처음 handshake한 인스턴스에만 세션이 존재합니다. 두 번째 요청이 다른 인스턴스로 가면 그 인스턴스는 세션을 모릅니다. 그래서 sticky routing을 켜거나, 인스턴스들이 공유하는 세션 스토어를 앞에 두거나, 둘 다 하게 됩니다. ...

2026년 8월 1일 · 14 분 · Jesam Kim
LLM Agent 메모리 아키텍처

LLM Agent 메모리 아키텍처 — 단기/장기 메모리는 어떻게 관리되는가

컨텍스트 윈도우만 늘려서는 풀리지 않는 문제 2025년부터 2026년 사이 LLM 컨텍스트 윈도우는 200K에서 1M 토큰까지 늘어났습니다. 그런데 production에서 에이전트를 운영해본 팀들은 비슷한 결론에 도달하고 있습니다. “세션 길이가 길어지면 컨텍스트만 키워서는 풀리지 않는 문제가 생긴다”는 것이죠. 멀티턴 대화가 수십 턴을 넘어가면 latency가 급격히 늘어나고, 토큰 비용은 누적되며, 모델이 앞쪽 정보를 슬그머니 잊어버리는 lost-in-the-middle 현상이 따라옵니다. 그래서 2026년 들어 에이전트 메모리 아키텍처가 본격적으로 production 관심사로 올라왔습니다. ACL 2026 Findings에 채택된 From Storage to Experience 서베이는 이 흐름을 명시적으로 정리했고, ECAI 2025의 Mem0는 production 최적화 수치를 처음으로 공개했으며, AWS는 Bedrock AgentCore Memory를 GA로 풀었습니다. 이 글은 학계의 분류 체계, 두 편의 대표 논문, 그리고 매니지드 서비스가 메모리를 어떻게 다루는지를 한 번에 묶어 정리합니다. ...

2026년 5월 30일 · 8 분 · Jesam Kim
Some illustrations are generated using Amazon Bedrock image generation models (Nova 2 Omni, SD3.5 Large, Nova Canvas).