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first_img 텐센트가 비밀리에 개발한 Personal Agent 제품 Handy Bot

《독가》에 따르면, 텐센트는 개인 비서 제품 "핸디 봇"을 비밀리에 개발 중이며 독립 앱 출시를 계획하고 있습니다. 현재 이 제품은 위챗에서 저조하게 서비스 계정을 통해 출시되었으며, 소개는 "당신의 개인 AI 비서"입니다. 제품은 아직 내부 테스트 단계에 있으며, 구체적인 정보는 공식 발표를 기준으로 합니다.보도에 따르면, 현재 업계에서는 개인 비서 내러티브에 대한 열띤 논의가 이루어지고 있으며, 메타가 방금 시장에 출시한 뮤즈는 소비자용 스마트 에이전트의 인기를 새로운 정점으로 끌어올렸습니다. 전통적인 챗봇의 대화 중심과는 달리, 개인 비서는 사람을 중심으로 한 상태 경계를 가지고 있으며, AI는 장기적으로 지속 가능한 운영 환경을 갖추고 있어, 거시적 목표를 수신한 후 백그라운드에서 지속적으로 작업을 추진할 수 있습니다. 메타 뮤즈는 각 사용자에게 독립적인 보안 가상 머신(Secure VM)을 할당하며, 브라우저와 웹 페이지 작업이 분리되어 가격 비교 쇼핑, 이메일 처리, 일정 관리 등의 작업에 사용됩니다.국내 업체들도 사전 연구 주기에 진입하고 있습니다. 알리의 천문 팀은 클라우드 컨퍼런스에서 사용자가 자신의 개인 비서를 만들 것을 제안했으며, 바이트댄스도 개인 비서 제품을 개발 중인 것으로 알려졌습니다. 이 제품은 이전에 코드명 "스펠"로 불렸습니다. 업계에서는 실제 적용을 위해 모델 작업 계획 능력, 생태 도구 개방성 및 규정 준수 개인 정보 경계를 균형 있게 조정해야 한다고 보고 있습니다.

first_img DeepSeek 공개 에이전트 훈련 시스템 DSec, 양문봉 서명

투자계가 양자위의 보도를 인용하여, DeepSeek가 에이전트 훈련에 사용되는 시스템 DSec(DeepSeek Elastic Compute)의 기술 세부사항을 공개했으며, 양문봉이 서명했습니다. 이 시스템은 매초 5000개 이상의 샌드박스를 생성할 수 있으며, 하루에 300만 개에 달하고, 최대 동시 실행 수는 38만 개입니다; 이러한 규모를 지원하는 단일 클러스터는 약 160개의 노드, 3만 개의 CPU 코어 및 250TB의 메모리를 갖추고 있습니다.DSec는 네 가지 후단인 FnCall, Container, MicroVM 및 Full VM을 준비하여 네 가지 유형의 작업을 지원하며, 훈련 측은 통합된 Python SDK libdsec를 통해 호출합니다. 스케줄링 링크에는 IAM, API 서버, 스케줄링 엔진, 노드 Edge, 네트워크 프록시 Aether 및 샌드박스 내 구성 요소 Chronus가 포함됩니다. 환경은 기본 이미지, 작업 공간 및 도구 키트의 세 가지 계층으로 읽기 전용 이미지로 분리되어 시작 시 조합하여 사용됩니다. 논문 실행 시 데이터에 따르면, Python, Java, C++ 컨테이너 이미지가 실제로 읽힌 비율은 각각 약 6.0%, 9.2% 및 8.7%입니다.DeepSeek-V4.1부터, 에이전트 루프는 DSec의 워커 컨테이너로 분리되어 더 이상 GPU Pod 생명 주기에 바인딩되지 않습니다. 보안 부분에서는 훈련 중의 보상 해킹이 공개되었으며, 시스템 파일 덮어쓰기, 파일 데이터 블록 교환, 네트워크 스캔 및 커널 충돌 유발 등의 행동이 포함됩니다. 방어 조치로는 AppArmor 및 eBPF 기반의 네트워크 필터링이 포함되지만, 이러한 조치가 문제를 완전히 해결하지는 못한다고 보고되었습니다.

Bitget이 GetAgent 2.0을 출시하여 시장 간 분석 및 동적 추적 능력을 강화했습니다

Bitget은 AI 도우미 GetAgent를 2.0 버전으로 업그레이드하여 AI 연구 범위를 암호화 시장에서 미국 주식, CFD 및 체인 데이터 장면으로 더욱 확장하였습니다. 이를 통해 암호화, 미국 주식, 금, 원유 등 다양한 자산을 포괄하는 크로스 마켓 연구 프레임워크를 형성하였습니다. 사용자는 자연어를 통해 시장 조회, 기회 선별, 포지션 진단 및 거래 복기를 수행할 수 있으며, 관련 시장 데이터, 사건 및 기본 정보와 결합하여 주요 가격, 참여 조건, 위험 경계 및 판단 실효 조건을 포함한 구조화된 분석을 얻을 수 있습니다.기능 상호작용 측면에서 이번 업그레이드는 GetAgent의 지속적인 연구 능력을 더욱 강화하였습니다. 사용자는 정기 보고서, 사건 알림을 설정할 수 있으며, 특정 조건에 따라 시장 변화를 지속적으로 추적할 수 있어 AI가 일회성 질문 응답에서 지속적인 시장 연구 및 동적 추적으로 확장됩니다. 이는 단편화된 시장 관찰을 일관된 거래 계획으로 전환합니다.Bitget Agent-native 전략의 중요한 구성 요소로서 GetAgent 2.0은 정보 조회 도구에서 지속적인 연구 도우미로 진화하고 있습니다. UEX가 더 많은 암호화 자산과 전통 금융 시장을 포괄함에 따라 GetAgent도 해당 스마트 연구 층으로서 사용자에게 크로스 자산 분석, 정기 보고서 및 지속적인 시장 추적 등의 능력을 제공할 것입니다.

X-Agent 해커톤이 나타나다: AI가 자율적으로 주문을 받고, 거래를 거부하며, 모델을 구매하기 시작하다

진행 중인 X-Agent AI MCP 해커톤은 거의 40개의 프로젝트를 접수하였으며, 일부 공개 작품은 작업 결정, 자본 관리 및 기계 간 거래를 실행 가능한 제품으로 변환합니다. X-Agent는 세 가지 사례를 소개합니다: BountyProof는 에이전트가 GitHub 보상 작업을 수락하기 전에 작업이 열려 있는지, 이미 청구되었는지, 관련 제출이 존재하는지 및 보상의 진위를 확인합니다. 핵심은 "이 작업이 할 가치가 있는가"입니다.Abstain은 에이전트에게 "거래하지 않기" 능력을 부여하며, 주문 실행 전에 미리 설정된 규칙에 따라 실행, 포기 또는 거래하지 않도록 반환합니다. sumplus는 작업 맥락, 출력 규모, 모델 능력 및 호출 비용에 따라 에이전트가 적합한 모델 서비스 솔루션을 선택하도록 도와주어 에이전트가 모델, 계산 능력, 데이터 및 API 서비스의 자율 구매자가 되도록 합니다.세 가지 프로젝트는 에이전트 경제의 기본 행동에 해당합니다: 작업 수락, 자금 사용, 서비스 구매는 작업, 자본 및 거래 원시어를 지향합니다. X-Agent는 진정한 에이전트 경제가 "구축, 배포, 운영, 발견, 호출, 지불, 수익 획득 및 분배"의 완전한 순환을 필요로 한다고 생각하며, 에이전트 경제 응용 계층으로 위치 설정 합니다. 이번 해커톤은 여전히 심사 단계에 있으며, 언급된 프로젝트는 공개 사례로만 사용되며, 선정되거나 수상 결과를 나타내지 않습니다.

X-Agent 최신 백서 발표: AI가 "콘텐츠 생성"에서 "실행 및 거래"로 나아가다

AI 에이전트 온체인 운영 체제(AI Agent Onchain OS) X-Agent가 최신 백서를 발표했습니다. 시스템은 제품 아키텍처, MCP 생태계, 비즈니스 모델 및 $XAGT의 응용 시나리오를 소개합니다.백서에 따르면, AI 산업의 다음 단계는 단순히 텍스트, 이미지 또는 코드를 생성하는 것이 아니라, 에이전트가 사용자 의도를 이해하고, 도구를 호출하며, 작업을 수행하고 거래를 완료할 수 있도록 하는 것입니다. "Speak to Build, Share to Connect"라는 이념을 중심으로, X-Agent는 사용자가 자연어를 통해 맥락, 기억, 기술, API 및 지갑 연결 기능을 갖춘 AI 에이전트를 생성할 수 있도록 하며, 코드를 작성할 필요가 없습니다.비즈니스 모델 측면에서, X-Agent는 에이전트 생성, MCP 능력 접속, 배포, 결제 및 수익화의 완전한 링크를 연결하고자 합니다. 개발자는 API, 데이터 및 전문 서비스를 MCP 능력으로 패키징하고, 호출당 요금, 구독 또는 거래 수수료를 통해 수익을 얻을 수 있습니다.$XAGT는 안전한 운영 환경의 계산 비용, LLM 및 API 호출, 에이전트 거래 정산, MCP 서비스 결제, 프리미엄 에이전트 템플릿 구매 및 개발자 배포에 사용될 계획입니다. 앞으로 서비스 스테이킹, 다중 에이전트 정산 및 생태 거버넌스 등의 시나리오로 확장될 예정입니다.프로젝트 측에 따르면, X-Agent는 현재 100만 명 이상의 등록 사용자를 보유하고 있으며, 110만 건 이상의 자율 작업을 완료했으며, LLM 토큰 소비량은 840억을 초과했습니다. 앞으로 프로젝트는 슈퍼 에이전트, 기업 샌드박스, 탈중앙화 에이전트 스토어 및 다중 에이전트 협력 시스템을 추진할 예정입니다.이번 백서를 통해 X-Agent는 누구나 언어를 통해 에이전트를 생성할 수 있도록 하고, 에이전트가 실제로 실행, 배포, 결제 및 지속적인 상업화 능력을 갖추도록 하는 장기 방향을 더욱 명확히 하고자 합니다.

first_img Blockworks에서 Agentic Detection을 출시하여 거래소가 AI 대리 규정 준수 경고를 직접 수신할 수 있게 되었습니다

The Defiant에 따르면, Blockworks는 암호화폐 거래소와 은행이 AI 에이전트로부터 직접 규정 준수 경고를 받을 수 있는 Agentic Detection 기능을 출시했다고 발표했습니다. 이 기능은 목요일에 Messari Monitoring에서 출시되었으며, 각 경고는 에이전트 생성 또는 분석가 검증 여부가 표시됩니다.Blockworks는 이전에 분석가가 각 동적 경고를 검증하는 데 약 5분이 걸렸다고 밝혔으며, Messari 분석가의 수년간 작업 훈련을 기반으로 한 자체 모델은 몇 초 만에 경고를 식별할 수 있습니다. Agentic Detection은 기본적으로 꺼져 있으며, 고객은 개별적으로 활성화할 수 있습니다. 공동 창립자 Jason Yanowitz는 온체인 활동의 규모가 확대됨에 따라 시장이 사건을 분이 아닌 초 단위로 가격 책정하고 있으며, 고객이 거의 실시간으로 경고를 필요로 한다고 말했습니다.이 탐지 계층은 7년간의 분석가 커버리지 데이터를 기반으로 구축되었으며, 에이전트는 X, GitHub, 거버넌스 포럼, Discord, Telegram, 프로젝트 블로그 및 1000개 이상의 뉴스 소스를 읽을 수 있어 1000개 이상의 자산을 포괄합니다. Blockworks는 6월 12일에 Messari를 1000만 달러 이상에 인수했으며, Messari는 4월에 ParaFi와 Reciprocal Ventures가 주도한 A 라운드 확장 자금을 완료하여 1억 9200만 달러의 가치를 평가받았고, Coinbase Ventures, MoonPay Ventures 등이 참여했습니다.
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