프로그래밍 및 소프트웨어 개발Microsoft, 단위 테스트 생성 및 검증을 위한 오픈 소스 에이전트 출시Microsoft는 프로젝트 저장소를 이해하고 테스트 프레임워크를 식별하며 단위 테스트를 작성하고 빌드 및 실행을 검증할 수 있는 오픈 소스 에이전트 code-testing-generator를 발표했다. 이 에이전트는 152개 작업으로 구성된 내부 테스트에서 92.1%의 완료율을 기록했으며, 동일한 모델을 사용한 표준 Copilot의 78.9%를 웃돌았다.2026-07-31
의견 및 분석데이터 위험을 줄이기 위한 전략으로서의 시맨틱 계층이 글은 단일 시맨틱 계층 안에서 지표 정의, 비즈니스 규칙, 접근 지점을 통합하면 서로 충돌하는 수치, 취약한 거버넌스, 분석 및 인공지능 도구 전반에 걸친 변경 사항 적용 실패의 위험을 줄일 수 있다고 설명한다. 그러나 시맨틱 계층이 부실한 데이터를 해결하지는 않으며, 조직이 정의를 통일하려는 노력을 대신할 수도 없다고 강조한다.2026-07-31
인공지능Stack Overflow, 신뢰할 수 있는 AI 지식 계층 구축을 위한 Stack Internal 플랫폼의 새로운 경험 출시Stack Overflow가 조직 내부에 분산된 지식을 팀과 AI 에이전트가 검증하고 사용할 수 있는 맥락으로 전환하는 Stack Internal의 새로운 기능을 발표했다. 업데이트에는 Stack Internal Community, Google Docs, Slack용 커넥터, 신뢰도와 답변 출처를 표시하는 대화형 인터페이스, API 및 MCP 통합, 권한 기반 액세스 제어가 포함된다.2026-07-30
프로그래밍 및 소프트웨어 개발개발자들은 왜 자신의 도구에 애착을 가질까? 도구가 개발 과정에 대한 신뢰를 구현하기 때문에이 글은 익숙함과 명확한 프로세스를 통해 개발자들이 도구에 대한 신뢰를 형성하는 방식을 논의하고, AI 에이전트 코딩 도구가 소프트웨어 개발 생명 주기의 취약점을 자동으로 해결하기보다 드러내는 이유를 설명한다. 결론적으로 신뢰를 구축하려면 새로운 도구만이 아니라 인간의 책임과 공유하고 개선할 수 있는 프로세스가 필요하다.2026-07-29
인공지능마이크로소프트, 기업들이 AI 실험에서 ‘프론티어 전환’으로 이동하고 있다고 진단마이크로소프트는 FY26 회고에서 기업들이 AI를 시험하는 단계에서 핵심 운영에 통합하는 단계로 이동한 과정을 소개하며, 에이전트, 시스템 거버넌스, 기업 내부의 지식과 데이터 축적에 초점을 맞췄다. 회사는 금융 서비스, 의료, 제조, 소매업을 비롯한 여러 산업의 사례를 고객이 보고한 성과 지표와 함께 제시했다.2026-07-28
프로그래밍 및 소프트웨어 개발Microsoft, C#용 공식 MCP 패키지 버전 2.0 출시새 버전은 2026-07-28자 MCP 사양과 호환되며, 기본적으로 무상태 방식을 채택하고 HTTP 헤더를 표준화하며 대화형 도구를 처리하기 위한 다중 라운드 요청을 지원한다. 또한 실험적인 Tasks 확장을 제외하고 기존 코드와 클라이언트 및 서버와의 폭넓은 호환성을 유지한다.2026-07-28
로봇공학 및 자동화NVIDIA, 로봇과 휴대형 인공지능 시스템 구축을 위한 Jetson 플랫폼 소개NVIDIA는 Jetson 플랫폼이 엣지에서 인공지능과 로봇을 실행하는 역량을 소개했다. 초기 프로젝트를 위한 Jetson Orin Nano Super부터 더 복잡한 워크로드를 위한 Jetson AGX Thor까지 다룬다. 회사의 게시물은 자율주행, 음성 비서, 멀티모달 로봇을 비롯한 적용 사례를 제시한다.2026-07-28
기술GitHub, npm 및 GitHub Actions를 겨냥한 소프트웨어 공급망 공격 방어 강화GitHub는 개발자 계정 탈취부터 자격 증명 도용과 악성 소프트웨어 배포에 이르기까지, 소프트웨어 공급망 공격에 활용되는 일반적인 경로를 차단하기 위해 지난 몇 달 동안 npm과 GitHub Actions에 적용한 일련의 변경 사항을 공개했다.2026-07-28
인공지능Google, Gemini 3.6 Flash와 환경 후크를 추가해 관리형 Gemini 에이전트 확장Google이 Gemini API의 Managed Agents를 업데이트해 Gemini 3.6 Flash를 기본 모델로 설정하고, 도구 호출을 제어하고 감사할 수 있는 환경 후크를 추가했다. 또한 이번 업데이트에는 무료 티어, 예산 한도, 예약 트리거, 격리된 환경 세션을 관리하는 API가 포함됐다.2026-07-27
프로그래밍 및 소프트웨어 개발MSBuild Binlog Analyzer 확장 기능, VS Code 내 Copilot을 통한 빌드 로그 분석 지원Microsoft가 MSBuild 바이너리 로그를 분석하고, 빌드 실패 원인을 설명하며, 성능을 비교하고, GitHub Copilot을 통해 회귀를 탐지할 수 있는 MSBuild Binlog Analyzer for VS Code를 프리뷰 버전으로 출시했습니다. 이 확장 기능은 Microsoft.AITools.BinlogMcp 서버를 기반으로 하며, VS Code 1.99 이상, GitHub Copilot 및 .NET SDK가 필요합니다.2026-07-27
사이버 보안인공지능 시대 사이버 방어를 위한 안전한 도구 개발을 위한 개방형 산업 연합NVIDIA와 클라우드 컴퓨팅, 사이버 보안 및 오픈 소스 소프트웨어 분야의 파트너들이 소프트웨어와 지능형 에이전트를 보호하기 위한 개방형 모델, 도구 및 기술을 개발하고 공유하는 Open Secure AI Alliance를 설립한다고 발표했다. NVIDIA는 모델, 데이터 및 연구를 통해 연합에 기여하며, NOOA 프레임워크를 GitHub에서 오픈 소스로 제공한다.2026-07-27
기술 기업마이크로소프트, AI 기반 보안 생태계 구축을 위한 Project Perception 공개마이크로소프트가 위험을 감지·분석하고 인간이 통제하는 가운데 기계 속도로 방어 조치를 취하도록 설계된 에이전트형 보안 시스템 Project Perception을 공개했다. 이 시스템은 8월 3일 공개 프리뷰 단계에 들어가며, 소프트웨어 취약점 관리를 위해 MAI-Cyber-1-Flash를 포함한 다중 모델 아키텍처를 사용한다.2026-07-27
기술Meta, Muse Spark 1.1을 통해 Meta AI에 계획 수립 및 작업 실행 기능 추가Meta는 Meta AI 어시스턴트가 계획을 수립하고, 이메일 및 캘린더 앱을 다루며, 프레젠테이션을 만들고, 작업이 완료될 때까지 후속 조치를 수행할 수 있게 됐다고 발표했다. 이러한 기능은 2026년 7월 24일부터 Meta AI 앱과 meta.ai 웹사이트를 통해 일부 시장에 제공되기 시작하며, 이후 WhatsApp을 포함한 다른 국가와 인터페이스로 확대될 예정이다.2026-07-24
클라우드 컴퓨팅 및 데이터 센터AMD와 협력해 AI 및 고성능 컴퓨팅을 위한 Azure 인프라를 확장하는 마이크로소프트마이크로소프트는 Azure에 AMD Helios AI 플랫폼과 차세대 EPYC 프로세서를 추가하며, 데이터 처리, 칩 설계, AI 추론을 위해 특화된 세 가지 새로운 가상 머신 제품군 출시를 준비하고 있습니다.2026-07-20
인공지능FineBooks, 역사 도서에서 지식 복원을 위한 오픈 OCR 모델의 역량 테스트Hugging Face와 EleutherAI의 공동 이니셔티브가 2,165개 역사 페이지에서 14개의 오픈 OCR 모델 성능을 평가한 결과, 현재 모델은 대체로 언어 모델 학습 데이터 개선에는 적합하지만 도서관이나 학술적 전사에 필요한 모든 요건을 아직 충족하지 못하는 것으로 나타났다.2026-07-15
전기 자동차BMW는 왜 수소차를 포기하지 않는가?BMW는 2028년에 출시될 X5 수소차에 베팅하고 있다. 수소 충전소의 부족, 높은 비용, 배터리보다 낮은 수소 효율성에도 불구하고서다. 회사는 재생에너지 저장을 위한 수소 사용이 확대되면 향후 자동차에 필요한 인프라 구축에 도움이 될 수 있다고 본다.2026-07-07
인공지능Google, 백그라운드 작업 및 MCP 서버 지원으로 Gemini API의 Managed Agents 기능 확장Google은 Gemini API의 Managed Agents에 대한 새로운 업데이트를 발표했다. 여기에는 장시간 작업의 백그라운드 실행, 원격 MCP 서버 연결, 사용자 지정 함수 호출, 상호작용 간 자격 증명 업데이트가 포함된다. 이번 업데이트는 개발자가 프로덕션 환경에서 실행하기에 더욱 적합한 에이전트를 구축할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 한다.2026-07-06
사이버 보안시그니처 추론에서 에이전트형 인공지능으로: 침입 탐지 시스템 설계는 어떻게 변화하는가이 글은 SnortML이 알려진 공격의 새로운 변종을 탐지하도록 Snort 3의 기능을 확장하는 역할을 분석하고, 시간적 맥락과 다중 소스 조사를 추가하는 에이전트형 인공지능과 이를 비교한다. 또한 현재 접근 방식의 한계, 제안된 통합 아키텍처, 안전한 배포 요구 사항을 논의한다.2026-07-06