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핵심 요약
MagenticLite는 소형 모델(SLM)을 기반으로 브라우저 및 로컬 파일 시스템에서 에이전트 작업을 수행하는 통합 애플리케이션이다. 이 시스템은 추론과 위임을 담당하는 14B 파라미터의 MagenticBrain과 브라우저 제어를 담당하는 9B 파라미터의 Fara1.5 모델로 구성된다. 기존 모델 대비 효율적인 오케스트레이션과 단계별 계획 수립을 통해 복잡한 에이전트 작업을 수행한다. Online-Mind2Web 벤치마크에서 Fara1.5는 동급 모델 중 최고 성능을 기록하며 이전 세대 대비 성능을 두 배 가까이 향상했다. 사용자 데이터 보호를 위해 모든 작업은 Quicksand 샌드박스 환경 내에서 격리되어 실행된다.
배경
AI 에이전트 아키텍처 이해, 소형 언어 모델(SLM)의 특성, 샌드박스 및 격리 환경 개념
대상 독자
AI 에이전트 시스템을 개발하거나 소형 언어 모델(SLM)의 실무 적용에 관심이 있는 개발자 및 연구자
의미 / 영향
이 기술은 대규모 모델 없이도 효율적인 에이전트 시스템을 구축할 수 있음을 입증하며, 에이전트의 성능이 모델 크기보다는 오케스트레이션과 도구 사용 능력에 달려 있음을 보여준다. 이는 향후 온디바이스 AI나 비용 효율적인 에이전트 서비스 개발에 중요한 이정표가 된다.
섹션별 상세
MagenticLite는 에이전트의 핵심 역량을 도구 오케스트레이션과 행동에 집중하여 소형 모델로도 복잡한 작업을 수행하도록 설계됐다.
MagenticBrain은 14B 파라미터 모델로, 자연어 요청을 분석해 계획을 수립하고 필요에 따라 코드를 작성하거나 Fara1.5에 작업을 위임한다.
Fara1.5는 9B 파라미터의 컴퓨터 사용 모델로, 웹 탐색, 폼 작성, 로그인 등 브라우저 기반 작업에서 이전 세대 대비 성능을 약 2배 개선했다.
시스템 아키텍처는 단계별 계획 수립과 능동적인 컨텍스트 관리를 통해 소형 모델의 제한된 컨텍스트 윈도우 문제를 해결한다.
Quicksand 샌드박스를 도입하여 브라우저 세션과 코드 실행 환경을 호스트 시스템으로부터 물리적으로 격리해 보안을 강화했다.
실무 Takeaway
- 소형 모델(SLM)을 오케스트레이터와 전문 에이전트로 분리하여 협업시키면 대형 모델 없이도 복잡한 에이전트 워크플로를 구현할 수 있다.
- 에이전트 시스템 설계 시 모델 자체의 지식보다 도구 사용 능력과 단계별 계획 수립 능력이 실제 작업 성공률에 더 큰 영향을 미친다.
- 실제 사용 사례를 기반으로 한 시나리오 평가 데이터셋을 구축하고 이를 반복적으로 개선하는 루프가 모델 성능 향상의 핵심이다.
언급된 리소스
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 05. 22.수집 2026. 05. 22.출처 타입 RSS
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