교육 현장에서 에이전트 실습을 돌리면 막히는 자리가 정해져 있다. 첫 번째 도구 호출은 대개 성공한다. 프롬프트가 문제인 경우도 드물다. 문제는 그다음이다. 결과가 나왔는데 그게 성공인지 실패인지 판정하지 못하고, 끝난 단계를 다시 하거나, 넘어갈 조건을 못 정한 채 멈춘다.
지난 사흘 사이 나온 발표를 늘어놓으면 공통점이 보인다. 모델이 한 번에 더 잘하게 만드는 개선은 적다. 대신 단계와 단계를 잇는 자리 — 시작과 끝의 판정, 중간에 부족한 정보를 받아오는 절차, 재시도 방식 — 을 다시 설계한 발표가 많다.
로봇에 새로 붙은 능력은 손이 아니라 판정이었다
구글 딥마인드는 7월 30일 Gemini Robotics 2, ER 2, On-Device 2를 공개했다. 추론 층인 ER 2가 새로 얻은 것은 "작업이 언제 시작하고 끝나는지 이해하고, 핵심 사건이 일어난 순간을 짚어내는" 능력이다. 수 분간 수백 번의 결정이 이어지는 시퀀스에서 한 단계가 실패하면 스스로 되돌린다. 서로 다른 종류의 로봇이 통신해 한 대로는 못 하는 작업을 나눠 맡는 협업도 여기 얹혔다.
정작 손끝은 그대로다. 발표문은 다지 정밀 조작이 여전히 어렵다고 적었고, 시험한 과제별 성공률은 32~92%로 벌어져 있다. 잡는 능력은 들쭉날쭉한데 그 위에 '지금 어디까지 왔는가'를 판정하는 층을 올린 셈이다. 이 순서가 뒤집혀 있다는 점이 중요하다.
코드 리뷰도 모델이 아니라 주입 지점을 바꿨다
7월 29일 GitHub은 Copilot 코드 리뷰의 agent skills와 MCP 서버 지원을 정식 출시했다. 팀은 .github/skills 아래 SKILL.md를 두어 내부 규약을 리뷰에 끼워 넣고, 이슈 트래커·문서 시스템은 MCP로 붙인다. MCP 호출은 읽기 전용으로 제한되고, 기본 활성은 GitHub·Playwright뿐이다. 여기에 어떤 스킬이나 MCP 맥락이 그 코멘트를 만들었는지 표시가 붙었다.
하루 뒤 Visual Studio 7월 업데이트도 같은 방향이다. CLI와 같은 Copilot SDK 기반의 새 에이전트가 들어왔고, .NET·Azure 팀이 직접 쓴 내장 스킬은 기본 비활성 상태로 배포된다. 조직 단위 커스텀 인스트럭션은 Business·Enterprise에서만 열린다. 리뷰 품질을 올리는 손잡이가 모델 교체가 아니라 '어느 시점에 무엇을 끼워 넣을지'로 옮겨 앉았다.
프로토콜은 아예 중간 상태를 없앴다
7월 28일 확정된 MCP 명세는 initialize/initialized 교환과 Mcp-Session-Id 헤더를 걷어냈다. 프로토콜 버전과 클라이언트 정보는 요청 안에 실려 다니고, 요청 하나는 어느 서버 인스턴스에서도 처리된다. 서버가 도중에 값이 더 필요하면 스트림을 붙잡는 대신 input_required를 돌려주고, 클라이언트가 inputResponses를 담아 다시 호출한다. Roots·Sampling·Logging은 최소 12개월 이행 기간을 두고 폐기 예고됐다.
세 발표가 같은 답을 내놓은 것은 아니다. 로봇은 이음매를 모델 안에 넣었고, 코드 리뷰는 팀이 쓴 파일로 밖에 뒀고, 프로토콜은 이음매 자체를 없앴다. 공통점은 손대는 자리다.
이 관점에서 현장 진단은 단순해진다. 도입이 멈춰 있는 조직에 필요한 것은 대체로 더 센 모델이 아니라, 무엇을 완료로 볼지·어디서 사람을 부를지·실패하면 어디로 되돌릴지를 문서로 정하는 일이다. 조녁컴퍼니의 AX 전환 교육이 프롬프트보다 이 세 가지를 먼저 쓰게 하는 이유다. 사업영역 →