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단일 초대형 모델 대신 여러 공개·전문 모델을 조율하는 방식이 비용과 성능을 동시에 밀어 올렸다. Fugu Ultra v2는 Chartography 48.3점으로 Opus 5의 27.3점을 앞섰고, Fugu Max는 비교 대상보다 출력 가격을 40~60% 낮췄다. 두 제품은 즉시 API로 제공된다.
일본 AI 스타트업 Sakana AI가 9월 11일 멀티에이전트 오케스트레이션 모델 Fugu Ultra v2.0과 Fugu Max를 동시 출시했다. 100만 토큰 컨텍스트 창을 지원하며, Fable 5나 GPT-6 Astra 없이도 8개 벤치마크 중 5개에서 최고 점수를 기록했다.
수학 연구 자동화의 규모가 단숨에 달라졌다. OpenAI의 차세대 내부 모델과 약 1만 개 에이전트가 88시간 동안 협업해 약 90년간 풀리지 않은 Navier–Stokes 문제의 유한시간 특이점 증명과 Lean 형식화를 만들었다. 이제 독립 검증이 관건이다.
Google의 Antigravity 2.0 플랫폼이 96개 AI 에이전트를 동원해 단 12시간, 1,000달러 미만의 토큰 비용으로 운영 체제를 처음부터 만들었다. 완성된 OS는 실제로 둠(Doom)까지 실행 가능하다.
Sakana AI가 여러 모델을 묶는 오케스트레이션을 연구 개념이 아니라 상용 API 상품으로 꺼냈다. 베타 수치만 보면 fugu-ultra는 SWEPro 54.2, GPQAD 95.1로 GPT 5.4 high와 Gemini 3.1 high를 각각 앞서는 구간을 만들었다.
r/artificial의 최근 글은 Claude Code leak를 단순 해프닝이 아니라 AI agent 설계 교본처럼 읽어야 한다는 관점을 제시했다. 핵심은 model weights가 아니라 memory, permissions, tool orchestration, multi-agent coordination 같은 실제 product layer가 드러났다는 점이다.
GitHub는 4월 5일 X post에서 Squad를 조명했다. 이 open-source 프로젝트는 GitHub Copilot 위에서 저장소 안에 미리 구성된 AI team을 초기화하며, GitHub는 thin coordinator, versioned repo file 기반 shared memory, parallel specialist agent라는 구조를 핵심 패턴으로 설명한다.
Cursor 3는 local·cloud agent, multi-repo context, PR handoff를 하나의 interface로 묶어 AI coding을 multi-agent orchestration 문제로 재정의한다.
Together Research는 2026년 3월 27일 divide-and-conquer를 적용한 더 작은 모델이 long-context task에서 GPT-4o single-shot를 맞추거나 앞설 수 있다고 밝혔다. Together 블로그와 arXiv 논문은 이 방법이 planner-worker-manager 구조와 task, model, aggregator noise 분석에 기반한다고 설명한다.
Anthropic는 2026년 3월 24일 새로운 Engineering Blog 글을 통해 Claude를 frontend design와 장시간 autonomous software engineering에 더 잘 맞추기 위해 multi-agent harness를 어떻게 썼는지 설명했다. 이 글은 planning, generation, evaluation 역할을 분리하고, 단일 agent 대비 뚜렷한 성능 향상을 제시한다.
GitHub는 2026-03-19에 GitHub Copilot 기반 오픈소스 프로젝트 Squad를 소개했다. 별도 orchestration stack 없이 저장소 안에서 역할별 AI agent 팀을 구성한다는 점이 핵심이다.
GitHub는 2026년 3월 9일 X를 통해 multi-agent 시스템 설계 가이드를 다시 강조했다. 회사는 대부분의 실패가 모델 성능이 아니라 구조 부족에서 발생한다며 typed schema, action schema, Model Context Protocol을 핵심 제어 장치로 제시했다.
