Google DeepMind, 가상 3D 세계용 범용 에이전트 모델 SIMA 2 공개

DeepMind가 SIMA 2를 차세대 에이전트 실험 플랫폼으로 제시했다

Google DeepMind는 2025년 11월 13일 SIMA 2를 발표했다. 회사는 이를 특정 게임 전용 bot이 아니라, 다양한 가상 3D 환경에서 동작할 수 있는 generalist foundation model로 소개했다. 발표의 핵심은 "정해진 시나리오를 반복 수행하는 에이전트"가 아니라, 사람과 함께 목표를 해석하고 상황 변화에 맞춰 행동을 조정하는 에이전트를 만들겠다는 방향성이다.

DeepMind 설명에 따르면 SIMA 2는 기존 rule-based 접근으로는 처리하기 어려운 과제를 대상으로 설계됐다. 예를 들어 목표가 중간에 바뀌거나, 지시가 완전히 구조화되지 않았거나, 작업이 여러 단계로 길게 이어지는 상황에서 사람과 함께 플레이하고 추론하는 능력을 강조한다. 이는 실제 업무형 AI assistant가 마주치는 조건과도 유사하다.

발표에서 확인된 기술 포인트

• 단일 타이틀 최적화가 아닌 generalist 지향
• human demonstrations를 활용한 학습
• 상호작용 중 예시를 바탕으로 성능을 보완하는 in-context learning 보고
• Gemini 2.5와 Genie 3 기반 요소 결합

산업 관점에서 SIMA 2가 중요한 이유는 가상 3D 환경이 에이전트 평가에 유리한 실험장을 제공하기 때문이다. instruction following, 장기 task memory, spatial reasoning, 불완전한 목표 처리 같은 능력을 밀도 있게 검증할 수 있고, 이 결과는 게임 외 영역의 자동화 워크플로로도 확장 가능하다.

DeepMind는 SIMA 2를 즉시 상용화 제품으로 제시하기보다 연구·엔지니어링 플랫폼으로 설명한다. 즉, 바로 대규모 배포를 약속하기보다 반복 실험과 개선을 전제로 capability를 축적하겠다는 접근이다. 이 포지셔닝은 기대치를 현실적으로 관리하면서도, 에이전트 분야 투자 방향을 분명히 보여준다.

요약하면 SIMA 2는 텍스트 벤치마크 중심 경쟁에서 한 걸음 더 나아가, 동적인 세계에서 행동·추론·학습을 결합하는 에이전트 연구를 가속하는 신호다.