에이전트 운영 계층 변화: effort 지정과 모바일 제어

Claude Code v2.1.292에서 Agent 도구에 effort 파라미터가 추가되어, 요청한 effort 수준으로 서브에이전트를 실행할 수 있게 되었다. claude plugin install에는 --marketplace 옵션이 생겼고, 필요하면 마켓플레이스를 먼저 추가한 뒤 플러그인을 설치한다. 이때 마켓플레이스 추가와 같은 정책 검사가 적용된다. 직전 v2.1.291에서는 2.1.290의 클라우드 세션 권한 프롬프트 응답 누락과 2.1.288의 종료 시 마지막 메시지 유실 회귀가 수정되었다.

OpenAI가 gpt-6-luna 기반의 Decisions API(v1/decisions)를 베타로 공개했다. 텍스트와 이미지를 타입이 정해진 답변으로 바꿔 주며, Responses API보다 10배 빠르다고 밝혔다. 같은 날 API 사용 등급도 다섯 단계에서 Build, Launch, Grow 세 단계로 단순화되었고, 크레딧 누적 구매액이 등급별 최소 기준에 닿으면 자동으로 승급된다. 등급 체계가 바뀌었으므로 조직의 월 사용 한도와 모델별 레이트 리밋은 문서에서 다시 확인해야 한다.

Gemini API가 이미지 생성과 대화형 편집 모델 Gemini Nano Banana 2.1(gemini-nano-banana-2.1)을 정식 출시(GA)했다. 기존 Nano Banana 2(gemini-3.1-flash-image)의 Flash급 속도와 비용 효율은 유지하면서 화질, 프롬프트 준수, 멀티턴 캐릭터 일관성, 텍스트 렌더링이 개선되었다. 1:4, 4:1, 1:8, 8:1 같은 와이드와 파노라마 비율도 1K~4K 해상도에서 지원한다. 동시에 gemini-3.1-flash-image는 2026년 10월 29일에 종료되므로 gemini-nano-banana-2.1로 옮겨야 한다.

Cursor가 내 컴퓨터에서 실행 중인 로컬 에이전트를 iOS 앱에서 확인하고 답할 수 있는 원격 제어 기능을 추가했다. 로컬에서 돌아가는 에이전트 작업을 자리를 비운 상태에서도 모바일로 지켜보고 이어 갈 수 있다는 의미다. 지원 범위와 제약 같은 세부 사항은 changelog 요약에 나와 있지 않아 확인하지 못했다.

OpenAI가 Ironclad와 협력해 복잡한 계약 업무 워크플로우에서 AI 에이전트를 학습시키고 평가하고 있다고 소개했다. 목표는 전문 업무에서 쓰이는 컴퓨터 사용(computer use) 능력을 끌어올리는 것이다. 범용 벤치마크가 아니라 실제 업무 흐름 단위로 에이전트를 훈련하고 검증한다는 점이 핵심이다.

Google이 텍스트, 코드, 이미지, 영상, 오디오를 768차원 단일 벡터 공간에 매핑하는 오픈소스 멀티모달 임베딩 모델 EmbeddingGemma 2를 공개했다. 개발자 가이드는 sentence-transformers 라이브러리에서 모달리티별 인코더를 필요한 것만 골라 불러올 수 있다고 설명하며, 인코더 크기는 270M~740M 파라미터 범위다. 같은 날 올라온 Google AI Edge 글은 740M 오픈 웨이트 모델을 MediaPipe Tasks로 온디바이스 시맨틱 검색에 붙이는 방법을 소개한다.

GitHub 트렌딩에서 하루 만에 약 972개의 스타를 얻으며 주목받은 Shell 기반 저장소이다. 저장소 설명이 비어 있어 세부 내용은 확인하지 못했으며, 이름과 에이전트 키워드 필터 통과 이력으로 보아 에이전트 스킬 관련 자료로 추정된다.