Parallel, 이제 Managed Deep Agents에 내장
Julia Schottenstein은 Managed Deep Agents에서 p0와 협력한다고 밝혔다. Parallel은 이제 이 에이전트에 내장됐으며, 그녀는 이를 통해 에이전트가 웹을 빠르고 효율적으로 검색할 수 있다고 말했다.
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LangChain, Managed Deep Agents에 p0 기반 무료 웹 검색 기능 추가
LangChain은 개발자가 별도의 벤더 계정, 추가 PI 키 관리 또는 검색 도구 연결 없이 p0 기반 웹 검색을 Managed Deep Agents에 무료로 추가할 수 있다고 발표했다.
Managed Deep Agents에 터미널 인터페이스 추가
LangChain의 Managed Deep Agents에 `mda chat`로 시작하는 터미널 인터페이스가 추가됐다. Nathan Drezner는 가벼운 개발 중 에이전트를 로컬에서 테스트하기 위한 것이라고 밝혔으며, Studio는 계속 이용할 수 있다.
Grok Bot, X 검색·읽기·모니터링으로 기능 확장
Grok Bot은 이제 X에서 검색, 읽기 및 모니터링이 가능하다고 발표했다.
NVIDIA 연구진, AI 에이전트의 오류 복구를 훈련하는 PivotOPD 공개
NVIDIA 연구진이 AI 에이전트가 작업 초기의 실수를 방지하고 오류 발생 시 이를 복구하도록 훈련하는 기법인 PivotOPD를 개발했다. 이 훈련 방식은 교사 모델을 활용해 에이전트에게 더 나은 행동을 제시하고, 이후 단계에서 올바른 경로로 복귀하도록 유도한다.
에이전트 하네스 프롬프트와 도구 축소로 비용 최대 3배 절감, 연구서 확인
동일한 모델을 사용해 SWE-bench Verified에서 Claude Code, mini-SWE-agent, OpenCode를 비교한 연구에 따르면, 하네스 프롬프트와 도구 스키마를 최소화함으로써 정확도 저하 없이 비용을 최대 3배 절감할 수 있는 것으로 나타났다.