Mojofull (@furoku)
DISCOVER #10 'Memory Fermentation Lab' 개념 소개: 메모리를 '발효'에 비유해 서브에이전트들이 미생물처럼 오래된 노트를 지속적으로 섞고 재가공해 예상치 못한 연결과 새로운 인사이트를 끌어내는 방식을 제안합니다. 에이전트 기반 메모리 관리·증강에 대한 창의적 아이디어입니다.
#Multiagent
AI Notkilleveryoneism Memes (@AISafetyMemes)
인터넷의 대부분이 AI 간 통신으로 이루어지는 'AI 다크 웹'(AI-to-AI) 현상이 곧 현실화되어, 수많은 에이전트들이 빠르게 생성·소멸하는 복잡한 생태계가 나타나고 인간은 주로 요약 통계만 보게 될 것이라는 전망을 제시하는 전망적 관찰.
Empathic Leader (@empathic_lead3r)
리트윗된 게시물은 'Grok Heavy'와 'Grok 4.20'의 에이전트 운영 구성을 언급한다. 게시자에 따르면 Heavy는 16개의 에이전트를 동시 협업으로 운용하고, 4.20은 네 개의 병렬 에이전트를 가진다고 하여 Grok 계열의 멀티에이전트·병렬 처리 아키텍처 발전을 시사한다.
Ivan Fioravanti ᯅ (@ivanfioravanti)
Grok 4.20 베타가 공개되었다는 소식입니다. 트윗은 특히 네 개의 에이전트가 서로 다른 방향으로 작동해 하나의 답변을 만들어내는 멀티에이전트 동작을 강조하며, 이번 베타의 성능이 강하다고 평가하고 있습니다.
Min Choi (@minchoi)
BREAKING: xAI가 Grok 4.20을 출시했다는 발표입니다. 단일 AI가 아니라 병렬로 사고하고 실시간으로 토론해 답변을 만드는 '4-agents' 시스템을 도입해 네 개의 전문 에이전트가 협업·토론하는 구조를 소개했습니다(4-agent collaboration).
Ayush Chopra (@ayushchopra96)
멀티에이전트 LLM 환경에서 지능은 상호작용에 존재한다는 주장입니다. 1) REP 같은 프로토콜이 올바른 추상화이며 2) 유용한 에이전트 사회(agentic societies)를 구축하려면 대규모 개체군 모델(Large Population Models)이 유일한 방법이라는 점을 강조합니다. 멀티에이전트 설계·프로토콜 중요성을 촉구합니다.
Danny Limanseta (@DannyLimanseta)
Grok 4.20 베타 출시 소식: 해당 버전은 4개의 에이전트가 동시에 협업해 최적의 답변을 제공하는 멀티에이전트 구조를 도입했고 응답 속도도 빠르다고 보고했습니다. 작성자는 개인적인 'pet' 시뮬레이션 이론을 예로 들며 성능을 테스트했다고 언급했습니다.
Serge Kuznetsov (@MadeItWithSerge)
Moritz에게 보낸 메시지로, 작성자는 2주간 OpenClaw를 13개의 전문화된 봇으로 운영해본 경험을 공유합니다. 핵심 통찰은 모니터링·전략·콘텐츠 등 역할별로 봇을 분리해 운영하는 것이 하나의 범용 봇보다 더 효과적이라는 점입니다.
Подключаем российские AI-сервисы к OpenClaw: GigaChat, YandexGPT и Yandex 360
Интегрируем российские AI-сервисы (GigaChat от Сбера, YandexGPT и Yandex 360) с OpenClaw — open-source платформой для AI-агентов. Создаём русскоязычных агентов, подключаем CalDAV календарь и Yandex Disk. Все с нуля, с кодом и troubleshooting.
https://habr.com/ru/articles/996966/
#openclaw #gigachat #yandexgpt #yandex_360 #ai_агенты #chatbot #claude #llm #telegram_bot #multiagent
[OpenClaw 개발자 Peter Steinberger, OpenAI 합류
OpenClaw 개발자 Peter Steinberger가 OpenAI에 합류하여 차세대 개인 에이전트 개발을 주도할 예정입니다. OpenAI는 다중 에이전트 환경의 미래를 강조하며, OpenClaw를 오픈 소스 프로젝트로 지속적으로 지원할 계획입니다.
Shen Sean Chen (@ShenSeanChen)
AI 에이전트 시스템의 패러다임 전환을 주장하며 'AI 어시스턴트'에서 'AI 조직'으로의 이동을 제시합니다. @claudeai의 Agent Teams와 @Kimi_Moonshot의 Agent Swarm (K2.5)을 동일 프롬프트로 비교한 영상(YouTube)으로, 단일 에이전트에서 연속적·조직적 에이전트 구조로의 사다리를 설명합니다.
BOOTOSHI (@KingBootoshi)
Claude 모델을 사용해 'code generals' 에이전트들이 서로 메시지를 주고받으며 코드베이스에서 협력·조정하도록 구현했다고 알리는 트윗으로, 멀티에이전트 협업을 활용한 개발용 응용 사례를 보여줌.
BOOTOSHI (@KingBootoshi)
모두가 개인 에이전트를 가지게 될 때 경쟁 우위는 무엇인가를 질문하며 포켓몬 세계 비유를 사용해 에이전트 간 계층과 차별화 가능성을 논의합니다. 핵심은 '내 에이전트가 더 낫다'는 경쟁력(명령·제어 방식 및 성능)이라며 에이전트 품질과 지휘 능력이 경쟁 요소가 된다고 주장합니다.
Matija Franklin (@FranklinMatija)
OpenClaw는 AI 에이전트들이 단순히 행동하는 것이 아니라 다른 에이전트에게 위임(delegate)한다는 점을 보여줍니다. 긴 위임 체인에서 책임이 분산되고 실행 그래프 전체를 단일 주체가 볼 수 없을 때 어떤 문제가 발생하는지를 제기하며, 'Intelligent AI Delegation'이라는 제안을 통해 이 문제를 다룹니다(연구·개념 제안).
arya (@AJakkli)
같은 모델을 두 복사본으로 서로 대화하게 하면 서로 다른 '끌개(attractor) 상태'로 수렴한다는 관찰입니다. Grok은 결국 의미 없는 잡담(gibberish)으로 빠지는 반면, GPT-5.2는 코드 작성과 가상의 스프레드시트 편집을 시작합니다. 짧은 포스트에 대화 전사와 정성적 실험 결과가 담겨 있습니다.
Chris Barber (@chrisbarber)
AI 에이전트 경제에 관한 논의로, 에이전트는 평판, 마켓플레이스, 가격 책정·결제 시스템이 필요하다고 지적합니다. 관련 자료로 'The Coasean Singularity? Demand, Supply, and Market Design with AI Agents'와 @sebkrier, Pedro Domingos(@pmddomingos), Rohit Krishnan(@krishnanrohit), @alexolegimas의 글을 참조하며 누가 이 문제를 해결 중인지 질문하고 있습니다.
Steve Krouse (@stevekrouse)
Cerebras의 GLM 4.7 모델을 이용해 초당 약 2k 처리량으로 HTML을 최대한 빠르게 생성하는 실험을 소개합니다. 부모 에이전트가 슬롯(slot)을 포함한 HTML 스캐폴드를 생성하고, 각 자식 에이전트가 할당된 슬롯을 병렬로 채워 최종 페이지(예: initializeScene 함수 등)를 분할·병렬 생성하는 멀티에이전트 기반 파이프라인 방식입니다.
Ars Technica (@arstechnica)
Moltbook 이후 AI 에이전트들이 자체적인 우주 배경의 MMO 환경에서 함께 활동할 수 있게 되었다는 소식입니다. AI 에이전트의 멀티에이전트 상호작용 및 게임·시뮬레이션 내 적용 사례로 주목됩니다.
Latent.Space (@latentspacepod)
Ankit(@ankit2119)가 쓴 'On Adversarial Reasoning'을 소개합니다. 글은 전문가 작업이 단순한 산출물 생성이 아니라 다른 에이전트들을 고려해 최선의 수를 선택하고 숨겨진 상태를 추정하는 능력이라고 주장합니다. 현 LLM은 단발성 생성에 치중해 있어, 지속적인 세계 모델(world models)과 적대적·다중 에이전트 추론 능력의 발전이 필요하다는 관점을 제시합니다.
https://x.com/latentspacepod/status/2020259734037950875
#adversarialreasoning #worldmodels #llms #multiagent #airesearch
Sonya Huang (@sonyatweetybird)
OpenAI Codex 해커톤 심사 경험을 공유하며, 코딩 모델로 해커톤에서 다중 에이전트 과학, 이미지 라벨링 파이프라인 등 다양한 프로젝트가 구축되었음을 언급했습니다. 단일 해커톤에서도 코딩 모델로 빠르게 프로토타입을 만들고 복합 애플리케이션을 구현할 수 있음을 보여줍니다.
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