알리바바·바이트댄스·메타, 개인 에이전트 경쟁 점화…좋은 모델 없이는 명함도 못 내민다

9월 말 알리바바는 윈치 콘퍼런스에서 千问(Qwen)의 개인 에이전트 구축 계획을 밝혔고, 10월 13일 '千问Go!' 개인 전용 비서를 공식 발표하며 千问 앱에서 제한적 초대 테스트를 시작했다. 바이트댄스도 豆包(도우바오)에서 Spell이라는 코드명의 개인 에이전트를 내부 테스트 중이며, 텐센트 역시 TX Handy Bot과 元宝 비서 등 두 개의 개인 에이전트 프로젝트를 보유하고 있다. 이 흐름은 메타가 선보인 Muse가 촉발했다. Muse는 독립된 클라우드 컴퓨터와 브라우저를 가진 에이전트에게 일상 업무와 장기 목표를 맡길 수 있게 하며, 이후 OpenAI도 dots를 내놓았다. 모델 측면에서는 10월 12일 메타가 Muse Wonder와 Muse Wonder Full을 발표했다. 두 모델은 코딩과 전문 과제 능력 외에 주도적 기억(Active Memory)과 주도적 집중(Active Focus)을 강조한다. 전자는 대화를 넘나들며 유용한 정보를 회수하는 능력이고, 후자는 장애에 부딪혀도 목표를 계속 추진하는 능력이다. 한편 千问팀은 9월 27일 arXiv에 논문을 제출한 QwenGyre를 공개했다. 이는 수 시간 동안 수백 차례 환경과 상호작용하는 초장기 에이전트 작업을 위한 온라인 강화학습 프레임워크로, GPU 유휴 시간을 줄이고 중복 계산을 피하는 것을 목표로 한다. 千问의 실험에서 QwenGyre는 동일 GPU 예산에서 Async 방식 대비 약 44%의 훈련 시간을 절감했다.