2026년 11월 15일 AI 뉴스 — ChatGPT 월렛, 클로드 코드 프로젝트, 에이전트 1000개 팀
오픈AI의 에이전트 결제용 ChatGPT 월렛, 클로드 코드 프로젝트 업데이트, 페이블 5.2 에이전트 1,000개 팀 실험, 구글 안티그래비티 /teamwork 등 오늘의 AI 뉴스 8건.
오늘은 에이전트가 직접 결제하는 지갑, 여러 에이전트를 한 팀으로 굴리는 하네스, 그리고 개발자 손에 바로 쥘 수 있는 에이전트용 도구 소식을 골랐습니다.
오픈AI, 에이전트 결제용 'ChatGPT 월렛' 공개
오픈AI가 에이전트가 사용자 대신 결제할 수 있는 ChatGPT Wallet을 공개했습니다. 에이전트는 실제 카드 번호를 보지 못하고, 결제할 때마다 사용자가 품목·총액·카드를 확인한 뒤 Face ID나 지문으로 승인합니다. 승인하면 결제 네트워크가 실제 카드 정보 대신 토큰(대체 카드 번호·보안 코드·유효기간)을 발급하고, 기존 카드 적립과 분쟁 보호도 그대로 유지됩니다.
아메리칸 익스프레스·마스터카드·비자와 함께 만들었고, 처음에는 dots를 통해 ChatGPT Pro 사용자에게만 제한적으로 열립니다. 판매자 쪽에는 에이전트를 실수로 차단하지 않도록 상품 정보 노출, 에이전트 접근 허용, 결제·리스크 시스템 연동 가이드를 함께 내놨습니다.
클로드 코드 프로젝트, 병렬 작업을 코디네이터가 알아서 챙긴다
앤트로픽이 Claude Code Projects를 업데이트했습니다. 프로젝트는 코디네이터가 여러 스레드에 일을 나눠 주는 긴 대화이고, 각 스레드는 저장소 사본과 Git 브랜치를 따로 가진 독립 클라우드 세션으로 돕니다. 이번 업데이트로 코디네이터가 프로젝트 채팅에서 질문에 직접 답하고, 스레드 진행 상황과 입력 대기·완료·막힘을 먼저 알려 줍니다. 예전처럼 스레드 목록을 계속 들여다볼 필요가 줄었습니다.
스레드를 읽기 전용 링크로 공유할 수 있게 됐고(로컬 컴퓨터에 접근한 스레드는 공유 불가), 정해진 시간까지 스레드를 숨겼다가 다시 띄우는 리마인더, 일반 세션에 있던 분기 슬래시 명령, 아티팩트 탐색 개선도 들어갔습니다.
페이블 5.2 에이전트 1,000개, 연구자 없이 페르마 정리 형식화 재현
앤트로픽이 Claude Fable 5.2 초기 버전으로 돌린 에이전트 1,000개 팀 실험을 공개했습니다. 9월에는 연구자 한 명과 에이전트 수십 개가 Prove2Me 플랫폼 위에서 11일, 출력 토큰 약 60억 개를 들여 페르마의 마지막 정리를 Lean으로 형식화했습니다. 이번에는 Prove2Me도, 연구자의 지시도 없이 범용 도구로 만든 하네스만 줬습니다. 리드 1명과 헬퍼 999명으로 이뤄진 팀이 60개 명제를 증명해 28.7시간 만에 끝냈습니다. 출력 토큰은 3분의 1만 썼고, 증명 길이는 원본의 7분의 1이었습니다.
안전장치가 핵심입니다. 모든 에이전트가 인터넷이 끊긴 샌드박스에서 돌았고, 셸 명령과 파일 편집은 실행 전에 분류기가 검사했으며, 오프라인 모니터가 팀의 모든 행동을 따로 검토했습니다. 사전 정렬 평가를 마치지 않은 모델일 수 있다는 전제로 모니터링을 설계했다고 밝혔습니다.
구글 안티그래비티 '/teamwork', 장기 연구 에이전트 하네스
구글 리서치가 Antigravity의 /teamwork 기능으로 수학·과학·시스템 공학의 오래된 난제를 풀어 온 사례를 공개했습니다. Gemini 4 Argon·Carbon 등과 짝을 이뤄 대규모 증명을 함께 쓰고, 미해결 문제 진술에서 알고리즘과 증명을 바로 만들어 냈습니다.
설계는 두 가지 한계를 겨냥합니다. 한 번의 생성이 불안정하다는 문제는 병렬 탐색과 Lean 4 증명 검사기·테스트 스위트 같은 전용 반증기로 메웁니다. 며칠짜리 작업에서 맥락을 잃는 문제는 각 에이전트에 필요한 파일과 도구만 주는 식으로 컨텍스트를 나눠 막습니다. 코디네이터는 새 후임에게 일을 넘기고, 비평·감사 에이전트는 깨끗한 컨텍스트에서 결과를 검증합니다. 순차 풀이·검증 루프는 /boost로 따로 쓸 수 있습니다.
퍼플렉시티, 분류 전용 결정 모델 Decider v1.3 공개
퍼플렉시티가 결정 모델 Decider v1.3과 이를 증류한 Decider Flash v1.3을 Apache 라이선스로 공개했습니다. 입력과 질문·선택지를 주면 답마다 확률 분포를 돌려주는 범용 분류기로, 분류·라우팅·랭킹·평가에 씁니다. 허깅페이스, OpenRouter, Perplexity Decisions API로 쓸 수 있습니다.
양방향 어텐션, 더 잘 정제한 학습 데이터, 개선한 학습 레시피로 텍스트·비전 작업 전반의 성능과 견고성을 높였습니다. 개체명 인식·개인정보 식별·추출형 질의응답에서 선택된 부분을 짚어 주는 locate 기능도 새로 넣었습니다.
GLM-5.3, DGX 스테이션 두 대로 로컬 서빙
엔비디아가 Z.ai의 MoE 모델 GLM-5.3(7,530억 파라미터, 토큰당 400억 활성)의 NVFP4 양자화 버전을 DGX 스테이션 두 대에 나눠 vLLM으로 서빙하는 튜토리얼을 냈습니다. 체크포인트가 약 464GB라 GB300 GPU 한 장의 HBM3e 252GB에 다 안 들어갑니다. 그래서 ConnectX-8 RDMA로 두 대를 잇고 텐서 병렬(TP=2)로 나눠, OpenAI 호환 엔드포인트 하나로 응답합니다.
AIPerf로 잰 전체 출력 처리량은 동시 요청 1개에서 107.4 tok/s, 16개에서 607.8 tok/s로 가장 높았고, 32개에서는 385.0 tok/s로 오히려 떨어졌습니다. 프런티어급 오픈 모델을 사내에서 직접 돌리려는 팀이 참고할 만한 기준치입니다.
포커스를 뺏지 않는 에이전트용 브라우저 agweb
agweb은 WebKit(사파리 엔진) 위에 만든 macOS용 코딩 에이전트 브라우저입니다. 여러 에이전트를 동시에 돌릴 때 Playwright 크롬 창이 키보드 포커스를 뺏고, 헤드리스 브라우저는 일부 사이트에서 막힌다는 불편에서 출발했습니다. 창이 앞으로 튀어나오지 않고, 대화상자·탭 전환·파일 선택·다운로드는 코드로 처리합니다.
에이전트마다 작업 공간과 탭이 따로 있고, 대시보드(⌘D)에서 모든 에이전트의 탭과 마지막 명령을 실시간으로 봅니다. 이름 붙인 프로필로 한 번 로그인하면 여러 에이전트가 함께 씁니다. 유휴 탭은 일시 중지돼 페이지 5개 기준 메모리가 590MB로, Playwright 크롬(1.6GB)의 절반 이하입니다.
텐센트, 코딩 에이전트 팀 작업대 LoopForge 오픈소스
텐센트가 코딩 에이전트로 팀 단위 개발을 하는 셀프 호스팅 작업 공간 LoopForge를 MIT 라이선스로 공개했습니다. 채팅으로 Main Bot에게 요청하면 Docker 샌드박스를 열고 저장소를 체크아웃한 뒤, 프로젝트 역할에 일을 나눠 PR까지 엽니다. 정해진 단계와 승인 절차가 필요한 일은 SOP로 돌립니다.
실제 작업은 Codex, Claude Code, OpenCode, Cursor CLI, Antigravity, Kimi Code 등 코딩 에이전트 CLI 10종이 맡습니다. LoopForge는 그 주변에 역할 분리(계획·구현·리뷰·테스트), 사람 승인 게이트, 체크포인트, 노드별 로그와 재실행을 얹습니다. "같은 SOP, 같은 단계, 같은 검사"로 에이전트 결과의 편차를 줄이겠다는 접근입니다.
오늘 소식의 공통점은 에이전트를 한 개가 아니라 여러 개로, 그리고 사람의 통제 안에서 굴리는 방법입니다. 나무숲은 이런 에이전트 하네스와 자동화를 실제 업무에 붙이는 일을 하고 있습니다. 팀에 맞는 AI 자동화가 궁금하다면 treesoop.com에서 편하게 문의해 주세요.