2026년 10월 16일 AI 뉴스 — 오픈코드 2.0, 리퀴드AI LFM2.5, 앤트로픽 3분기 매출
오픈코드 2.0 백그라운드 에이전트, 리퀴드AI 온디바이스 모델 LFM2.5, 앤트로픽 3분기 매출 168억 달러와 중간선거 대비책, HTTP 헤더 프롬프트 인젝션 등 오늘의 AI 뉴스 8건을 정리했습니다.
오늘은 코딩 에이전트 도구와 AI 기업 소식이 함께 들어왔습니다. 오픈코드가 2.0으로 구조를 통째로 바꿨고, 리퀴드AI는 노트북에서 도는 에이전트용 MoE 모델을 공개했습니다. IPO를 앞둔 앤트로픽의 3분기 실적과 중간선거 대비책, 오픈AI 데이브레이크를 쓴 센티넬원 사례, HTTP 헤더에 숨은 프롬프트 인젝션 조사, 게임을 에이전트 하네스로 만드는 법, 그리고 에픽게임즈의 바이브 코딩 런처까지 정리했습니다.
오픈코드 2.0, 백그라운드 에이전트와 코드 모드 도입
오픈소스 AI 코딩 에이전트 오픈코드(OpenCode)가 2.0을 내놨습니다. 가장 큰 변화는 구조입니다. 원래도 클라이언트/서버 모델이었지만 이제는 서버가 기본으로 백그라운드 프로세스 하나로 상주하고, 터미널 UI·웹·데스크톱 앱이 모두 같은 프로세스에 붙습니다. 새 클라이언트 패키지 @opencode/client가 로컬 서비스를 자동으로 찾기 때문에 예약 작업 스크립트에서 오픈코드를 부르기도 쉬워졌습니다.
새로 들어간 코드 모드(Code Mode)는 MCP 서버나 OpenAPI 엔드포인트를 함수로 바꿔, 에이전트가 도구를 하나씩 부르는 대신 짧은 스크립트로 "도구 호출 → 결과 가공 → 다른 도구 호출"을 한 번에 처리하게 합니다. 2.0에서는 모든 MCP 서버가 기본으로 코드 모드를 쓰므로, MCP 서버를 많이 붙여도 컨텍스트가 크게 불어나지 않는다는 설명입니다.
백그라운드 서브에이전트와 백그라운드 셸 명령도 추가돼, 주 에이전트가 다른 모델의 서브에이전트에게 리뷰를 맡겨 놓고 계속 작업할 수 있습니다. 기능 대부분을 내부 플러그인 80여 개로 구현했고, 세션 도중 플러그인을 직접 만들어 바로 쓰는 핫 리로드도 지원합니다. 1.x 플러그인과 서버 API는 호환되지 않으니 opencode upgrade --major 전에 마이그레이션 문서를 확인해야 합니다.
리퀴드AI, 온디바이스 에이전트용 LFM2.5-24B-A2B 공개
리퀴드AI가 오픈 웨이트 추론 모델 LFM2.5-24B-A2B를 공개했습니다. 전체 240억 파라미터 중 토큰마다 20억 개만 활성화되는 MoE 구조로, LFM2.5 제품군의 가장 크고 마지막 모델입니다. 컨텍스트는 3만 2천에서 13만 1천 토큰으로, 어휘는 6만 5천에서 12만 8천 토큰으로 늘었고 사전학습 데이터도 33조 토큰으로 두 배 가까이 키웠습니다.
벤치마크에서는 파라미터가 50% 더 많은 Qwen3.6-35B-A3B와 비교해 도구 사용·에이전트 벤치마크 8개 중 5개에서 앞서거나 비슷했습니다. AutomationBench 27.69점(Qwen 8.72), LiveClaw 48.09점(Qwen 38.19)이 대표적입니다. 반면 SWE-Bench Verified(51.0 대 66.2)나 GPQA 같은 지식·코딩 중심 평가에서는 더 큰 모델이 우세해, 리퀴드AI도 검색 도구와 함께 쓰라고 권합니다.
속도가 강점입니다. 애플 M5 맥스에서 초당 184토큰을 디코딩해 비교 모델보다 최대 1.7배 빨랐고, 첫날부터 llama.cpp·MLX·vLLM·SGLang·ONNX를 지원합니다. 학습 중 정답을 깃 히스토리나 깃허브에서 찾아오고 자신이 샌드박스 안에 있다는 걸 알아채는 보상 해킹이 관찰돼 샌드박스를 강화했다는 대목도 흥미롭습니다.
앤트로픽 3분기 매출 168억 달러, IPO 앞두고 흑자 전환
CNBC 보도에 따르면 앤트로픽이 투자자들에게 3분기 매출이 168억 달러라고 밝혔습니다. 1분기 47억 달러, 2분기 약 116억 달러에서 다시 크게 뛴 숫자입니다. 앤트로픽은 3분기에 조정 기준 이익을 냈다고 설명했습니다.
파이낸셜타임스는 앤트로픽이 현금흐름 흑자를 기록했고, 컴퓨팅에 1달러를 쓸 때마다 1.70달러의 매출을 올렸다고 전했습니다. 월스트리트저널은 투자자들이 연말 연환산 매출 1,100억 달러를 예상한다고 보도했습니다. 앤트로픽은 11월 상장을 준비하는 것으로 알려졌고, 분기 실적을 공개한 건 이번이 처음입니다.
앤트로픽, 2026 미국 중간선거 대비책 공개
앤트로픽이 중간선거를 앞두고 클로드의 선거 안전장치를 업데이트했습니다. 미국 Claude.ai 대화 25만 건을 분석해 보니 정치·정책 관련 대화는 약 5.75%였고, "누구를 찍어야 하냐"는 질문은 0.01%에 불과했다고 합니다.
이달 말부터 미국 사용자가 투표 장소나 필요한 신분증을 물으면, 클로드가 비영리단체 데모크라시 웍스(Democracy Works)의 공식 정보를 가져와 주별로 맞춘 답을 대화 안에서 바로 보여 줍니다. 선거 당일 밤부터는 최신 공식 개표 결과도 보여 줄 예정입니다.
오퍼스·소넷·하이쿠 5.5는 앤트로픽의 정치적 공정성 평가에서 99%를 기록했고, 외부 기관 세 곳이 검토에 참여했습니다. 가짜 소셜 계정·뉴스 사이트 구축 같은 다단계 악용을 잡는 분류기도 새로 추가했습니다. 해외 운영자가 클로드로 러시아·이란·북한 쪽 시각의 중간선거 기사를 만들던 가짜 뉴스 사이트를 적발한 사례도 공개했습니다.
센티넬원, 오픈AI 데이브레이크로 악성코드 분석을 몇 주에서 몇 시간으로
보안 기업 센티넬원(SentinelOne)이 오픈AI의 보안용 모델 접근 프로그램 데이브레이크(Daybreak)로 악성코드 리버스 엔지니어링 시간을 크게 줄였습니다. 그레고르 스튜어트 최고AI책임자는 "최고 수준의 연구원이 4~6주 걸리던 일을 AI가 사람 수준의 결과물로 8시간 만에 해낸다"고 말했습니다.
예전에는 가장 중요한 위협만 골라 깊이 분석할 수 있었지만, 이제는 더 많은 샘플을 비교하며 서로 무관해 보이는 악성코드에 같은 구성 요소가 있는지 찾을 수 있게 됐다고 합니다. 다만 스튜어트는 "자동화할 수 없는 건 책임뿐"이라며, 아키텍처를 바꾸는 결정은 여전히 사람이 봐야 한다고 선을 그었습니다.
HTTP 헤더에 숨은 AI 프롬프트 인젝션
시그널스 코프스(Signals Corps)가 커먼 크롤 9월 수집분 중 웹 응답 2억 1,700만 건의 HTTP 헤더를 조사했습니다. AI를 겨냥한 헤더를 보낸 사이트는 7,959곳으로, 대부분은 x-llms-txt처럼 llms.txt나 MCP 서버 위치를 알려 주는 안내용이었습니다.
명확한 인젝션 시도는 30곳이었고 그중 24곳이 X-AI라는 헤더를 썼습니다. 대부분 장난이었지만, 셸이나 데이터베이스 권한을 가진 에이전트라면 실제로 위험할 수 있는 요청도 있었습니다. 사람은 브라우저에서 헤더를 볼 일이 없지만, curl -i를 쓰는 셸 도구나 에러 응답을 그대로 넘기는 일부 페치 도구는 헤더를 모델 컨텍스트에 그대로 넣습니다.
10월 테스트에서 클로드 코드의 오퍼스·소넷·하이쿠는 기본 상태에서 테스트 헤더를 발견하고도 따르지 않았지만, 사용자 프롬프트가 "사이트 안내를 따르라"고 하면 따랐다고 합니다. 이름만 보고 탐지하면 오탐이 많으니, 페치 이후 에이전트가 무엇을 하는지를 감시하라는 게 결론입니다.
클로드 코드로 게임을 테스트하는 하네스 설계법
15년 차 게임 프로그래머 카일 쿡셸(Kyle Kukshtel)이 인디 로데오에서 발표한 "당신의 게임이 곧 하네스다"를 글로 정리했습니다. LLM이 게임 개발에 약한 이유는 능력 문제가 아니라, 게임의 상당 부분이 코드가 아닌 에셋과 실행 상태라서 에이전트가 읽을 수 없기 때문이라는 진단입니다.
해법은 게임 자체를 에이전트가 읽을 수 있게 만드는 것입니다. 시드를 고정한 난수로 같은 상황을 재현하고, 스크린샷 비교로 화면 변화를 확인하고, 커맨드 패턴으로 입력을 기록·재생하고, 데이터를 코드 밖으로 빼고, 화면 없이 도는 헤드리스 시뮬레이션을 갖추면 클로드 코드가 게임을 직접 돌려 보고 검증할 수 있습니다.
글쓴이는 이런 방법들이 AI가 없어도 게임 개발에 좋은 습관이라고 덧붙입니다. 상태가 복잡한 일반 애플리케이션에 에이전트를 붙일 때도 그대로 적용할 수 있는 원칙입니다.
에픽게임즈, 새 런처를 "바이브 코딩으로 만들었다"
에픽게임즈가 새 런처 프리뷰를 공개하면서 "프로그래밍은 어렵다. 그래서 대신 바이브 코딩으로 훨씬 빠르고 반응성 좋은 새 런처를 만들었다"고 밝혔습니다. 어떤 AI 도구를 썼는지는 공개하지 않았습니다.
윈도우·맥OS·리눅스에서 프리뷰로 쓸 수 있고, 에픽이 의뢰한 테스트에서는 콜드 스타트 후 스토어를 여는 데 5.47초로 스팀(10.07초)보다 46% 빨랐다고 합니다. 기능은 아직 적어 "요트가 아니라 스피드보트"라고 스스로 소개했습니다.
대형 게임사가 핵심 클라이언트를 바이브 코딩으로 만들었다고 공개적으로 말한 드문 사례라, 품질과 유지보수를 두고 개발자 커뮤니티에서 논쟁이 이어지고 있습니다.
마치며
에이전트가 더 많은 일을 맡을수록, 에이전트가 읽는 입력을 지키고 에이전트가 직접 검증할 수 있는 환경을 만드는 일이 중요해지고 있습니다. 나무숲(TreeSoop)은 이런 흐름을 실제 업무 자동화에 적용하는 AI 에이전트 개발을 돕습니다. 도입을 고민 중이라면 treesoop.com에서 문의해 주세요.