🟡 🤖 모델
Fable 5와 Mythos 5 재출시: Anthropic, 두 모델 접근권 복원
Anthropic은 미국 수출 통제로 약 3주간 중단됐던 Claude Fable 5와 Claude Mythos 5에 대한 접근을 7월 1일 재개했다. 복귀와 함께 개선된 안전 분류기 도입과 젤브레이크 심각도 평가를 위한 업계 프레임워크 제안이 발표됐다.
2026년 7월 1일 수요일
12 개 뉴스 — 🟡 9 주목 , 🟢 3 흥미
🤖 모델 (3)
🟡 🤖 모델
NVIDIA Nemotron과 OpenAI GPT OSS 모델, FedRAMP High 인증과 함께 AWS GovCloud에서 가용
AWS GovCloud (US)가 Amazon Bedrock에 6개의 새 모델을 추가합니다. OpenAI의 오픈 웨이트 gpt-oss-120b와 gpt-oss-20b, 그리고 1M 토큰 컨텍스트를 갖춘 NVIDIA Nemotron 모델 4개입니다. 인프라는 운영자 제로 접근 설계와 함께 FedRAMP High, DoD IL 2/4/5, ITAR, CJIS 요건을 충족합니다.
🟡 🤖 모델
GitHub Copilot Vision과 브라우저 도구: 하루 만에 두 가지 GA 기능 출시
GitHub이 두 가지 Copilot 기능의 GA를 선언했습니다. 채팅 프롬프트에 이미지와 PDF를 첨부할 수 있는 Vision, 그리고 VS Code의 에이전트에게 실제 브라우저 제어권을 부여하는 브라우저 도구입니다. 두 기능 모두 관리자 조치 없이 모든 플랜에서 사용 가능합니다.
📦 오픈소스 (2)
🟡 📦 오픈소스
Kimi K2.7 Code, GitHub Copilot 최초의 오픈 웨이트 모델로 등장
Moonshot AI의 Kimi K2.7 Code가 모델 피커 최초의 오픈 웨이트 모델로 GitHub Copilot에서 사용 가능합니다. Microsoft Azure에서 호스팅되며 Pro, Pro+, Max 플랜에서 사용량 기반 요금제로 제공되고, Business와 Enterprise로의 확대도 계획되어 있습니다.
🟢 📦 오픈소스
LangChain, 저장소를 AI 에이전트용으로 자동 문서화하는 오픈소스 도구 OpenWiki 출시
LangChain이 코드 저장소를 위한 문서 위키를 자동으로 생성·업데이트하는 오픈소스 CLI 도구 OpenWiki를 출시했습니다. AGENTS.md나 CLAUDE.md 같은 인스트럭션 파일을 비대화시키지 않으면서 코드 에이전트에게 저장소에 대한 구조화된 컨텍스트를 제공하는 것이 목표입니다. DeepAgents 프레임워크 기반으로 여러 LLM 공급자를 지원합니다.
🤝 에이전트 (4)
🟡 🤝 에이전트
Claude Code v2.1.198: 백그라운드 에이전트가 스스로 PR을 열고, /dataviz 스킬 추가
Anthropic이 Claude Code v2.1.198을 출시했습니다. 주요 변경사항으로는 worktree에서 작업하는 백그라운드 에이전트가 자동으로 커밋·푸시·드래프트 풀 리퀘스트를 생성하고, Claude in Chrome이 GA에 도달했으며, 그래프 디자인을 위한 새 /dataviz 스킬과 AWS 게이트웨이 공급자가 추가되었습니다.
🟡 🤝 에이전트
AWS, 190개 포인트-투-포인트 연결을 중앙 레지스트리 하나로 대체하는 서버리스 A2A 게이트웨이 발표
Amazon Web Services가 AI 에이전트 간의 탐색·라우팅·접근 제어를 중앙화하는 서버리스 A2A 게이트웨이 참조 아키텍처를 발표했습니다. 20개의 에이전트가 조율 없이 운영되면 최대 190개의 상호 연결이 생기는데, 게이트웨이는 이를 단일 진입점으로 줄입니다.
🟡 🤝 에이전트
AWS AgentCore Memory에 메타데이터 필터링 추가 — 정확도 40%에서 64%로 상승
Amazon Bedrock AgentCore Memory가 시맨틱 검색 이전에 적용되는 속성 메타데이터 필터링을 도입했습니다. 151개 질문 벤치마크에서 전체 정확도가 40%에서 64%로, 컨텍스트 의존형 쿼리는 16%에서 69%로 향상되었습니다.
🟡 🤝 에이전트
LangChain이 RLM 에이전트 도입: 재귀적 모델이 긴 컨텍스트에서 79% 향상된 성능 달성
LangChain이 DeepAgents 프레임워크를 통해 재귀 언어 모델(RLM)을 도입했습니다. 모델이 전체 컨텍스트를 하나의 창에 밀어 넣는 대신 입력 조각 위에서 스스로를 재귀적으로 호출하는 방식입니다. 128k 토큰 OOLONG 벤치마크에서 RLM 에이전트는 0.44였던 표준 에이전트 대비 0.79를 기록해 79% 향상되었습니다.
