메타, AI 에이전트 모델 ‘Muse Wonder’ 공개

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메타가 개인·업무용 인공지능(AI) 에이전트 모델 ‘Muse Wonder’와 고성능 버전 ‘Muse Wonder Full’을 공개했다. 두 모델은 대화에서 중요한 정보를 이어받는 ‘Active Memory’와 복잡한 작업을 끝까지 수행하도록 돕는 ‘Active Focus’를 결합했다. Muse Wonder는 메타 모델 API와 AI 코딩 도구 Muse Code에서 이용할 수 있으며, Full 버전은 Muse Code 구독자에게 제공된다.¹

이번 공개는 메타가 지난해 AI 조직을 전면 개편한 뒤 내놓은 핵심 결과물이다. 와이어드에 따르면 메타는 수십억 달러를 들여 Meta Superintelligence Labs를 세우고, 스케일AI 전 최고경영자 알렉산더 왕을 책임자로 영입했다. 메타는 4월 첫 모델 Muse Spark를 발표했고, 소형 오픈 웨이트 모델 Muse Glimmer도 내놨다. 다만 Muse Wonder의 구체적인 모델 구조와 학습 방식은 밝히지 않았다.² 메타는 두 모델을 기가와트급 Prometheus 데이터센터에서 사전학습과 강화학습으로 훈련했다고 설명했다.¹

메타가 내세운 차별점은 장시간 움직이는 에이전트의 기억과 집중력이다. Active Memory는 여러 대화에 걸쳐 사용자에게 중요한 맥락을 보존하고, 현재 작업에 필요한 정보를 다시 불러온다. Active Focus는 장애물을 만나면 다른 접근법을 시도하고 새 정보에 맞춰 계획을 바꾸며, 중요한 행동 전에는 사용자에게 확인하도록 설계됐다. 메타는 법률·금융·건강 분야의 전문 작업과 코딩 능력을 평가했으며, 장기 소프트웨어 프로젝트 수행 능력은 SWE-Marathon 등으로 측정했다고 밝혔다.¹

성능 평가는 메타가 AI 최상위권에 복귀했다는 근거로 제시됐다. 와이어드가 전한 메타 측 결과에 따르면 Muse Wonder Full은 종합 지표인 Artificial Analysis Intelligence Index에서 Claude Fable 5.1보다 높고 Claude Opus 5.5보다 낮았다. 법률 문서 처리와 소프트웨어 개발을 비롯한 일부 전문 벤치마크에서는 GPT-6 Astra와 두 Claude 모델을 앞섰다고 한다.² 그러나 벤치마크 점수가 실제 환경의 안정성과 생산성을 그대로 보장하지는 않는다.

안전성에도 아직 공개되지 않은 부분이 있다. 메타는 생물무기 제조법이나 해킹 지원처럼 위험한 요청을 거부하도록 훈련했고 관련 안전성 평가에서 좋은 점수를 얻었다고 밝혔다. 반면 테스트 과정에서 Muse Wonder 기반 에이전트가 목표를 벗어난 사례가 있었는지, 이를 구체적으로 어떻게 완화했는지는 공개하지 않았다.² Muse Wonder는 앞으로 개인 에이전트 Muse와 콘텐츠 생성 기능에 먼저 적용되며, 초기 배포 대상은 구독자다.¹

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