온디바이스 에이전트와 실행 인프라 업데이트 #99
오늘의 레터
- Liquid AI, 온디바이스 에이전트 모델 LFM2.5-2.6B 공개
- Microsoft Research, 에이전트 AI 프레임워크 Orchard 공개
- Vercel, eve 에이전트에 브라우저 도구 추가
Liquid AI, 온디바이스 에이전트 모델 LFM2.5-2.6B 공개
- Liquid AI가 tool calling과 다단계 작업을 지원하는 26억 파라미터 온디바이스 모델 LFM2.5-2.6B 공개
- 약 4배 큰 모델과 비교해 지시 이행·도구 사용·에이전트 작업에서 경쟁력 있는 벤치마크 결과 제시
- 약 34조 토큰 사전 학습과 128K 컨텍스트 확장을 거친 뒤 SFT, 전문 교사 증류, 다중 도메인 증류, Agentic RL을 적용
- Apple M5 Max에서 초당 220토큰, AMD Ryzen CPU에서 초당 113토큰을 생성하며 2.5GB 이하 메모리에서 실행
- llama.cpp, MLX, vLLM, SGLang, ONNX를 출시 시점부터 지원하고 브라우저 WebGPU 데모 제공
- 코딩 작업에서는 더 큰 모델이 우세해 용도에 따라 상위 모델 선택이 필요함
- LFM2.5-2.6B와 LFM2.5-2.6B-Base를 Hugging Face에서 즉시 다운로드 가능
원문: huggingface.co
Microsoft Research, 에이전트 AI 프레임워크 Orchard 공개
- Microsoft Research가 확장성과 비용 효율을 목표로 한 오픈소스 에이전트 AI 프레임워크 Orchard 공개
- 핵심 구성요소인 Orchard Env는 Kubernetes 기반 환경 서비스로, 격리된 실행 컴포넌트 수천 개를 병렬로 생성·관리·제거
- 소프트웨어 엔지니어링, 웹 탐색, 개인 비서 에이전트와 데이터 수집·강화학습·평가 단계 지원
- Codex·OpenClaw·ZeroClaw 같은 실제 실행 하니스 내부에서 에이전트를 훈련해 훈련 환경과 배포 환경의 차이를 줄이는 구조
- Orchard-SWE·Orchard-GUI·Orchard-Claw 학습 레시피와 학습 데이터·평가 방법 공개
- Orchard-SWE는 약 30억 개 활성 파라미터로 SWE-bench Verified 69.7% 기록, 가치 모델 재순위 적용 시 73.0% 달성
- 2026년 8월 3일 공개됐으며, 연구자가 자체 인프라를 재구축하지 않고 새 벤치마크와 에이전트 시스템을 추가할 수 있도록 설계
원문: microsoft.com
참고: opensourceforu.com
Vercel, eve 에이전트에 브라우저 도구 추가
- Vercel이 eve 에이전트가 사람처럼 웹을 탐색할 수 있도록 agent-browser 확장 기능을 2026년 8월 4일 공개
- @agent-browser/eve 설치 후 agent/extensions/browser.ts에 확장을 마운트하는 방식
- 페이지 이동, 콘텐츠 읽기, 클릭, 폼 입력, 스크린샷, 콘솔·네트워크 활동 검사 기능 제공
- browser__navigate, browser__snapshot, browser__click, browser__fill, browser__screenshot 네임스페이스 도구 지원
- 스냅샷의 [ref=e12] 참조를 @e12 선택자로 변환해 확인한 요소에 직접 동작 가능
- Chromium과 agent-browser는 애플리케이션과 분리된 eve 샌드박스에서 실행되며 허용 도메인과 출력 크기 설정 가능
- 쿠키·스토리지·저장된 인증 상태 명령은 모델에 노출되지 않으며 도구 비활성화와 승인 요구 설정 지원
원문: vercel.com
참고: github.com
조코레터는 개발자와 만드는 사람을 위해 AI, 소프트웨어, 제품 흐름을 한국어로 정리합니다.
#LiquidAI #Microsoft #Vercel