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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.

Cisco는 AI Defense와 AI-aware SASE를 확장해 enterprise가 model risk, shadow AI, shadow agent를 더 직접적으로 통제하도록 하겠다고 밝혔다. 이는 보안 벤더가 기존 app 중심 통제에서 prompt, agent, AI 사용 경로까지 아우르는 정책 계층으로 이동하고 있음을 보여준다.

NVIDIA는 최신 헬스케어·생명과학 AI 설문을 통해 업계가 실험 단계를 넘어 ROI 중심 운영으로 이동하고 있다고 밝혔다. 회사는 응답 조직의 70%가 이미 AI를 사용 중이며, 69%가 generative AI와 LLM을 활용한다고 설명했다.

AWS는 2026년 3월 5일 Amazon Connect Health를 발표하며 의료 현장의 반복 행정 업무를 처리하는 agentic AI 제품군을 공개했다. 환자 확인과 Ambient documentation은 즉시 제공되며, 예약 관리·환자 인사이트·의료 코딩은 preview로 제공된다.

NVIDIA는 2026년 2월 28일 통신 네트워크 구성·최적화를 위한 AI Blueprint를 발표했다. Nemotron reasoning model과 NVIDIA NIM microservices를 결합했으며, Amdocs·BubbleRAN·ServiceNow가 초기 적용 파트너로 제시됐다.

Anthropic는 2026년 2월 25일 Vercept 인수를 발표하며 Claude의 computer use 기능 고도화를 목표로 제시했다. 발표문에서 Anthropic는 Sonnet 4.6의 OSWorld 지표 개선과 Vercept 외부 제품 종료 계획을 함께 언급했다.

Google의 Gemini가 Pixel 10 및 Galaxy S26 일부 모델에서 앱 작업을 단계별로 수행하는 task automation을 프리뷰로 시작한다. 사용자는 최종 결제만 직접 확인·제출하고, 중간 단계는 AI가 자동으로 진행한다.

NVIDIA가 2026년 2월 19일 공개한 통신 산업 AI 설문은 AI가 비용 절감과 매출 확대에 동시에 기여하고 있음을 보여준다. 특히 네트워크 자동화와 AI-native 네트워크 전환이 투자 우선순위로 이동했으며, 통신사의 2026년 AI 예산 확대 의지도 크게 높아졌다.

LocalLLaMA 인기 글은 MiniMax-M2.5의 로컬 실행 가이드를 공유하며, GGUF 양자화·메모리 요구사항·agentic 워크로드 비용 구조를 둘러싼 실무 논의를 촉발했다.

Microsoft는 2026년 1월 5일 에이전트형 AI 데이터 엔지니어링 플랫폼 Osmos 인수를 발표했다. 목표는 Microsoft Fabric과 OneLake 중심의 데이터 워크플로를 자동화해 데이터 준비 비용과 복잡성을 낮추는 것이다.

NVIDIA는 2026년 2월 16일 Blackwell Ultra(GB300 NVL72) 기반 추론 지표를 공개하며, Hopper 대비 최대 50배 throughput-per-megawatt와 최대 35배 토큰 비용 절감을 제시했다. Microsoft, CoreWeave, OCI의 GB300 NVL72 배치 사례도 함께 공개했다.

Anthropic과 Infosys가 2026년 2월 17일 규제 산업 중심의 엔터프라이즈 AI 에이전트 협력을 발표했다. Claude·Claude Code와 Infosys Topaz를 결합해 통신, 금융, 제조, 소프트웨어 개발 워크플로를 자동화·고도화하는 것이 핵심이다.