- OpenAI Codex가 macOS에서 “Record & Replay” 기능을 추가했다. 사용자가 YouTube 업로드 같은 업무 흐름을 한 번 보여주면 Codex가 이를 재사용 가능한 “skill”로 바꿔 반복 실행할 수 있다. 로컬/원격 호스트 간 thread handoff와 Automations history bulk action도 함께 들어갔다.
- ChatGPT의 예약 작업 관리가 더 개인 비서에 가까워졌다. 새 “Scheduled” 페이지에서 활성 작업을 한곳에 모아 보고, 일시정지·수정·삭제할 수 있다. 리서치 작업은 웹과 연결 앱을 확인하고 변화가 있을 때만 알림을 보낸다.
- Data2Story는 CSV를 검증 가능한 인터랙티브 기사로 바꾸는 7-agent 파이프라인이다. Oxford와 Stanford 연구진은 Detective, Analyst, Editor, Designer, Programmer, Auditor, Inspector 역할을 나눠 데이터 저널리즘을 자동화했다. 핵심은 Inspector 패널로, 문장·차트·인터랙션의 근거를 코드나 URL까지 추적하게 만든 점이다.
- OpenAI는 2026년 1분기 매출 57억 달러를 기록했지만 37억 달러를 소진했다. 매출과 현금 소진이 모두 전년 대비 3배로 늘었고, 영업손실은 93억 달러로 보도됐다. AI 수요는 커지지만 compute 비용과 가격 경쟁이 사업 모델의 핵심 변수로 남아 있다.
- AlphaFold로 노벨 화학상을 받은 John Jumper가 Google DeepMind를 떠나 Anthropic으로 간다. 그는 DeepMind에서 약 9년을 보냈고, AlphaFold 팀을 이끈 인물이다. TechCrunch는 Jumper가 Google의 coding tools 개발에도 관여했다고 전했다.
- Hugging Face의 MosaicLeaks는 deep-research agent가 검색 쿼리만으로도 내부 정보를 흘릴 수 있음을 보여준다. private 문서와 웹 검색을 섞는 multi-hop 작업에서, 외부 검색 로그의 조각들이 모이면 민감한 정보가 재구성될 수 있다. 단순히 “누설하지 말라”고 프롬프트에 쓰는 것만으로는 충분하지 않았고, privacy-aware RL인 PA-DR이 누설률을 크게 낮췄다.
- Hugging Face는 “agent-friendly tooling”을 벤치마킹하는 방법을 공개했다. 정답만 맞췄는지가 아니라 agent가 몇 번의 호출, 토큰, 시간, 우회 경로를 썼는지까지 본다. 같은 결과라도 긴 Python 스크립트보다 명확한 CLI 한 줄이 agent에게 훨씬 싸고 안정적인 경로가 될 수 있다는 관점이다.
한 줄 요약: 오늘의 흐름은 “AI가 더 자율적으로 일하게 만들수록, 반복성·검증성·비용·프라이버시를 함께 설계해야 한다” 쪽으로 모였다.