QM, 슬랙과 웹에서 쓰는 회사용 멀티 에이전트 하네스 공개
QM은 스타트업 조직 전체가 함께 쓰는 오픈소스 에이전트 하네스다. 개인별·채널별로 메모리, 파일, 권한, 샌드박스를 분리하면서도 Slack과 웹에서 같은 설정으로 협업할 수 있게 만든 게 핵심이다.
- 1
개인 비서형 에이전트가 아니라 조직 단위 협업 에이전트를 목표로 함
- 2
Pi, OpenCode, Codex, Claude Code 같은 여러 하네스와 모델을 같은 코어에서 바꿔 쓸 수 있음
- 3
각 사용자와 공간마다 메모리, 파일, 키체인, 권한, 크론, 샌드박스를 분리함
- 4
조직 설정, 보안 자세, 모델 선택, 내부 앱 배포를 관리자가 통제할 수 있음
AI 에이전트를 회사 안에 넣을 때 제일 골치 아픈 지점은 모델 성능보다 권한, 격리, 감사 로그, 운영 경계임. QM은 이 문제를 ‘개인용 에이전트 여러 개’가 아니라 ‘조직용 런타임’으로 풀려는 시도라 꽤 흥미롭다.
관련 기사
메타는 왜 클라우드 없이 AI 반도체에 수십조를 태우나
메타는 광고 회사에 가까운 빅테크인데도, 엔비디아 GPU와 자체 AI 반도체, 오픈소스 LLM에 엄청난 돈을 붓고 있음. AWS·Azure·GCP처럼 외부에 클라우드를 팔아 투자비를 회수하는 구조가 아니라서 리스크가 큰데, 라마와 자체 칩으로 플랫폼 종속에서 벗어나려는 승부수에 가깝다.
의료 AI의 다음 숙제, 벤치마크보다 현실 이해와 환각 제어
대한의료인공지능학회 워크숍에서 의료 AI의 평가, 월드 모델, 환각 제어, 데이터 도메인 적응 문제가 다뤄졌다. 핵심은 리더보드 1등보다 실제 의료 현장에서 안전하고 신뢰할 수 있는 AI를 만드는 쪽으로 논점이 이동하고 있다는 점이다.
챗GPT, 출시 3년 8개월 만에 활성 이용자 10억 명 돌파
오픈AI가 챗GPT 출시 3년 8개월 만에 활성 이용자 10억 명, 기업 고객 200만 곳을 넘겼다고 밝혔다. 페이스북이 10억 이용자까지 6년 걸린 것보다 2년 이상 빠르지만, 최근에는 구글과 앤트로픽 경쟁으로 성장세가 둔화된 흐름도 같이 보인다.
상급종합병원들, 임상 데이터 기반 의료 AI 플랫폼 구축 속도낸다
세브란스병원과 삼성서울병원 등 국내 상급종합병원들이 정부 과제와 계열사 협력을 등에 업고 자체 의료 AI 플랫폼을 만들고 있다. 세포치료제 평가, 신약 타깃 발굴, 흉부 엑스레이 판독 보조처럼 실제 임상 데이터가 필요한 영역으로 AI 활용이 내려오는 흐름이다.
미국 국무부, AI가 만든 엉터리 아프리카 지도로 국제회의에서 망신
미국 국무부가 국제 에이즈 학회 발표 자료에 AI 생성으로 보이는 잘못된 아프리카 지도를 사용했다가 논란에 휘말렸다. 나이지리아, 카메룬, 모잠비크, 우간다 등 표시된 6개 국가가 모두 실제 위치와 다르게 그려졌고, 로이터는 이미지에 오픈AI 도구 워터마크가 포함됐다고 분석했다. 국무부는 행사 직전 조급한 수정 과정에서 생긴 실수라며 책임을 인정했다.
댓글
댓글
댓글을 불러오는 중...