2025년 12월, AWS re:Invent에서 공개된 Amazon Nova 2 모델군과 Frontier Agents는 AI 연구자들에게 시사하는 바가 큽니다. 지금까지의 LLM 경쟁이 “누가 더 말을 잘하는가(Reasoning)“였다면, 이제는 “누가 더 일을 잘하는가(Action)“로 패러다임이 완전히 전환되었음을 선포했기 때문입니다.

1. Nova 2: 멀티모달의 완성

Amazon Nova 2는 전작 대비 추론 속도는 2배, 비용은 30% 절감하면서도 성능은 GPT-5(가칭) 수준에 근접했습니다. 특히 주목할 점은 ‘네이티브 멀티모달(Native Multimodal)’ 능력입니다.

• 비디오 이해: 1시간짜리 영상을 입력하면 10초 내에 내용을 요약하고 특정 장면을 찾아냅니다.
• 이미지 생성: 단순히 그림을 그리는 것을 넘어, UI 디자인 프로토타입을 이미지로 주면 코드로 변환하는 정확도가 비약적으로 상승했습니다.

2. Frontier Agents: 스스로 생각하고 행동하는 SW 엔지니어

이번 발표의 백미는 단연 Frontier Agents입니다. 기존의 RAG(검색 증강 생성)나 툴 호출(Tool Calling)이 단순한 도구 사용이었다면, Frontier Agents는 ‘자율성(Autonomy)‘을 가집니다.

2.1 개발팀의 확장이 된 에이전트

AWS가 시연한 데모에서 에이전트는 다음과 같은 과업을 수행했습니다.

1. GitHub 이슈를 읽고 버그를 파악.
2. 관련된 코드베이스를 분석하여 수정안 작성.
3. 테스트 코드를 돌려 검증.
4. PR(Pull Request) 생성까지 인간의 개입 없이 수행.

이는 단순한 코딩 어시스턴트(Copilot)를 넘어, 주니어 개발자 수준의 역할을 수행할 수 있음을 의미합니다.

3. 연구자 관점에서의 시사점: Agentic Workflow

우리는 이제 ‘**프롬프트 엔지니어링’**의 시대를 지나 ‘에이전트 오케스트레이션(Agent Orchestration)‘의 시대로 진입했습니다.

• 계획 수립(Planning): 에이전트가 복잡한 문제를 하위 태스크로 쪼개는 능력.
• 자기 성찰(Reflection): 자신의 결과물을 비평하고 수정하는 루프.
• 기억(Memory): 장기 기억을 통해 이전의 맥락을 유지하며 프로젝트를 진행.

Nova 2와 Frontier Agents는 이러한 ‘Agentic Workflow’를 구현하기 위한 가장 강력한 인프라를 제공합니다.

4. 결론: AGI는 오는가?

Nova 2가 AGI(인공일반지능)라고 단정 짓기는 이릅니다. 하지만 ‘도구를 사용하여 현실 세계의 문제를 해결하는 능력’ 면에서는 AGI에 한 걸음 더 다가섰습니다.

2026년, 기업들은 “어떤 AI 모델을 쓸까?”를 고민하는 대신 “AI 에이전트에게 어떤 권한까지 위임할 것인가?”라는 윤리적, 관리적 고민에 빠지게 될 것입니다. 기술의 발전 속도가 인간의 적응 속도를 앞지르고 있습니다.