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Google는 2026년 2월 24일 Opal에 모든 사용자가 바로 쓸 수 있는 새로운 agent step을 추가했다고 밝혔다. 사용자가 model call을 수동으로 조합하는 대신, Opal이 목표에 맞는 tools와 models를 고르고 Memory까지 활용해 더 interactive한 workflow를 만들 수 있다는 설명이다.

GitHub는 2026년 2월 26일 Claude by Anthropic와 OpenAI Codex를 Copilot Business와 Copilot Pro 고객에게 coding agent로 확대한다고 밝혔다. github.com, GitHub Mobile, VS Code에서 같은 context를 공유하며, 추가 구독 없이 public preview 기준 세션당 one premium request를 사용한다.

GitHub는 2026년 3월 5일 Copilot code review를 agentic tool-calling architecture로 전환하고 Copilot Pro, Pro+, Business, Enterprise에 정식 제공한다고 밝혔다. 더 넓은 repository context를 읽어 correctness와 architectural integrity를 높이고 noise를 줄이겠다는 설명이다.

r/LocalLLaMA에서 화제가 된 karpathy/autoresearch는 에이전트가 하나의 training file을 수정하고 5분 실험을 반복하며 val_bpb를 낮추는 방향으로 탐색하는 소형 open-source 연구 루프다.

LocalLLaMA에서 공유된 autoresearch는 agent가 PyTorch 학습 코드를 수정하고 5분짜리 실험을 반복하면서 더 나은 val_bpb를 찾도록 설계된 최소 구성 연구 프레임워크다.

Hacker News에서 주목받은 Agent Safehouse는 macOS의 sandbox-exec를 활용해 local coding agent를 프로젝트 범위 안으로 제한하는 오픈소스 보안 레이어다.

Azure는 Phi-4-Reasoning-Vision-15B가 Microsoft Foundry에서 제공된다고 밝혔다. Microsoft는 이 15B model을 document 분석, chart 이해, GUI-grounded agent workflow를 위해 reasoning을 켜고 끌 수 있는 compact multimodal system으로 포지셔닝한다.

Andrej Karpathy가 축소형 nanochat training loop를 AI agent가 overnight로 반복 실험할 수 있게 하는 autoresearch repo를 공개했다. 고정 5분 실험, Git branch, validation loss 기반 선택을 묶어 agent 연구를 closed-loop workflow로 바꾸려는 시도다.

OpenAI는 GPT-5.4 Thinking을 ChatGPT에, GPT-5.4를 API와 Codex에, GPT-5.4 Pro를 ChatGPT와 API에 배포하기 시작했다. reasoning, coding, native computer use를 최대 1M-token context와 함께 하나의 professional-work model로 묶었다는 점이 핵심이다.

높은 관심을 받은 Hacker News thread는 coding agent가 literate programming의 가장 큰 비용이었던 prose와 code의 동기화 문제를 줄일 수 있다는 주장을 부각했다. 글은 Org Mode형 runbook과 executable documentation이 AI-assisted software workflow에 더 현실적으로 맞을 수 있다고 본다.

GitHub Copilot CLI가 generally available 단계로 올라서며 standard Copilot subscriber가 terminal에서 Copilot을 사용할 수 있게 됐다. GitHub는 이를 next edit suggestions, MCP 지원 agent mode, background agents, Pro+ plan 확대와 함께 발표했다.

LocalLLaMA의 토론과 연결된 GitHub issue는, LlamaIndex가 nested component에서 model을 명시적으로 주입하지 않을 때 OpenAI-by-default 동작으로 local-first RAG 개발자를 혼란스럽게 만들 수 있다고 지적한다. maintainer 측은 이 동작이 오래전부터 문서화돼 왔다고 설명하지만, 커뮤니티는 sovereign deployment를 위한 더 엄격한 fail-fast 모드를 요구하고 있다.