#agents

Meta가 AWS Graviton 코어 수천만 개를 들여오며 AI 인프라 전쟁의 축을 GPU 밖으로 넓혔다. 회사는 에이전트형 AI가 계획 수립, 툴 호출, 데이터 이동 같은 CPU 집약 구간을 키우고 있다며 Graviton5를 핵심 조합으로 제시했다.

LocalLLaMA가 이 글을 밀어 올린 이유는 모두가 벤치마크를 믿어서가 아니다. 27B 오픈 모델이 에이전트형 작업에서 갑자기 경쟁권으로 들어온 듯 보였고, 그래서 더 중요해 보이면서도 동시에 더 수상해 보이는 결과가 토론을 키웠다.

중요한 점은 enterprise OCR failure가 academic PDF benchmark보다 훨씬 먼저 agent를 망가뜨린다는 데 있다. LlamaIndex는 ParseBench가 사람 검증을 거친 약 2,000개 페이지와 16만7천 개가 넘는 규칙으로 14개 방법을 Kaggle에서 비교한다고 적었다.

이건 단순한 이용자 숫자 기사가 아니라 유통 전략 기사에 가깝다. OpenAI는 4월 초 주간 개발자 300만명 이상이던 Codex가 2주 만에 400만명을 넘겼고, 이 수요를 Codex Labs와 7개 GSI 파트너 체제로 받아내겠다고 했다.

병목이 GPU에서 API 계층으로 옮겨가자 OpenAI는 전송 방식을 손봤다. Responses API에 WebSocket 모드와 연결 범위 캐시를 넣으면서 agent workflow가 end-to-end 기준 최대 40% 빨라졌고, GPT-5.3-Codex-Spark는 1,000 TPS와 최대 4,000 TPS burst에 도달했다고 한다.

NVIDIA가 Hugging Face에 Nemotron-Personas-Korea를 공개했다. 한국 공공통계에 기반한 7 million synthetic personas는 agent localization이 번역뿐 아니라 지역, 존댓말, 직업, 공공 서비스 맥락까지 다뤄야 한다는 점을 보여준다.

중요한 점은 Google이 Vertex AI를 여러 서비스 묶음에서 governed agent platform으로 재배치한다는 데 있다. Google Cloud 글은 Model Garden을 통해 Gemini 3.1 Pro, Lyria 3, Gemma 4, Claude 계열 등 200개+ model 접근을 제공한다고 설명한다.

중요한 점은 ChatGPT가 답변 도구에서 회사 workflow를 실제로 굴리는 공유 agent로 이동한다는 데 있다. research preview 대상은 Business, Enterprise, Edu, Teachers까지 4개 plan군이다.

Google이 4월 21일 Deep Research를 Gemini 3.1 Pro 기반으로 끌어올리고 MCP 연결과 Max 모드를 붙였다. 웹 검색, 업로드 파일, 라이선스 데이터 소스를 한 흐름에서 묶어야 하는 금융·생명과학 팀을 겨냥한 변화다.

r/LocalLLaMA가 900점 넘게 반응한 이유는 Qwen3.6 score표가 아니라, local coding agent가 canvas bug와 wave completion issue를 스스로 찾아 고쳤다는 사용기였다.

Cloudflare는 traffic 상위 200,000개 domain을 scan해 AI usage preference 선언은 4%, Markdown content negotiation은 3.9%, MCP Server Card와 API Catalog 노출은 15개 미만이라는 결과를 냈다. Agent Readiness score는 agent web을 감사 가능한 checklist로 바꾼다.

중요한 점은 agent 경쟁이 더 큰 model만이 아니라 안정적으로 호출할 수 있는 tool catalog로 이동한다는 데 있다. Clement Delangue는 agent가 100만개 Hugging Face Spaces를 호출할 수 있다고 구체적인 숫자를 제시했다.