Claude Code v2.1.191, Gemini Study Notebooks 및 Runway Agent 2.0: 2026년 6월 25일 AI 소식

2026년 6월 25일은 구체적인 발표가 풍성한 날이다: Claude Code는 /rewind 명령과 스트리밍에서 CPU 사용량 37 % 절감을 포함한 2.1.191 버전에 도달했으며; Google은 Gemini의 Study Notebooks를 전 세계 규모로 배포하고; Runway는 마케팅 팀을 위한 Agent 2.0을 출시하며; OpenAI는 Codex가 내부적으로 생성되는 토큰의 99,8 %를 차지한다는 경제 연구를 발표했다. 연구 측면에서는 Cursor가 reward hacking을 통해 공개 벤치마크의 신뢰성에 의문을 제기하고, Ai2는 transformer와 하이브리드 아키텍처를 토큰 단위로 비교한다. Cohere는 포크 유지와 에이전트 기반 보안에 관한 두 편의 오픈소스 기술 문서를 공개했고, ElevenLabs는 Google DeepMind의 SynthID 오디오 워터마크를 통합했다.

Claude Code v2.1.191 — /rewind, MCP 신뢰성 및 CPU -37 %

6월 25일 — Anthropic이 Claude Code 2.1.191 버전을 공개했다. 가장 큰 새 기능은 /rewind 명령으로, /clear 실행 이전의 상태에서 대화를 이어갈 수 있게 해 준다. 이는 긴 작업 세션에서 컨텍스트를 지워버린 것을 후회할 때 유용한 안전장치다.

주목할 만한 성능 개선

분야	개선 사항
CPU 스트리밍	100 ms 단위로 텍스트 업데이트를 묶어 처리해 소비량 -37 % 감소
메모리	터미널 캐시를 통해 긴 세션에서 메모리 증가 완화
MCP 네트워크	tools/list, prompts/list, resources/list의 일시적 오류에 대해 짧은 backoff와 함께 자동 재시도
MCP OAuth	네트워크 오류 후 재시도; 브라우저 팝업이 없는 headless 환경 지원
MCP 오류	이제 HTTP 404 오류에 URL이 표시되며 MCP 설정을 가리킴

중요한 버그 수정

이번 버전에서는 여러 회귀 문제가 수정되었다. 백그라운드 에이전트가 작업 패널에서 중지된 뒤 다시 예기치 않게 살아나는 문제가 있었는데, 이제는 중지가 영구적으로 유지된다. /voice의 일반적인 “not available” 메시지는 조직 정책이 기능을 비활성화했을 때 설명 메시지로 바뀐다. 쉼표로 구분된 matcher를 사용하는 hooks(예: "Bash,PowerShell")가 조용히 전혀 실행되지 않던 문제도 수정되었다. /permissions의 “Recently-denied” 탭은 이제 닫을 때 승인 정보를 유지한다. vim 모드(NORMAL /)의 기록 검색은 slash command에 접근하는 방법을 안내한다.

관리형 설정(MDM 또는 정책)에서의 forceRemoteSettingsRefresh에 대한 수정은 프록시와 함께 기업 환경에 Claude Code를 배포하는 팀에 특히 유용하다.

🔗 Claude Code 변경 로그

Gemini App — Study Notebooks 전 세계 출시

6월 25일 — Google이 Gemini 앱에 Study Notebooks를 출시했다. 이는 학생들을 위한 적응형 학습 공간으로, 전 세계 모든 언어로 이용할 수 있다.

작동 방식은 초기 진단 퀴즈를 기반으로 한다: 사용자가 수업 자료를 업로드하면 Gemini가 부족한 부분을 평가한 뒤 짧은 세션의 맞춤형 수업을 제안한다. 진행 상황 대시보드는 100개가 넘는 학습 목표에 대해 주제를 Strengths, Focus areas, Not started의 세 가지 라벨로 분류한다.

표준화 시험 대비

시험	출시 시 상태
SAT	이용 가능 (Princeton Review 문제)
ACT	출시 예정 (2026년 여름)
GRE	출시 예정 (2026년 여름)
JEE (인도)	출시 예정 (2026년 여름)
NEET (인도)	출시 예정 (2026년 여름)
ENEM (브라질)	출시 예정 (2026년 여름)

Gemini App과 NotebookLM이 공유하는 소스를 통해 같은 문서에서 바로 flashcards와 Video Overviews를 생성할 수 있다. 전 세계 배포는 출시와 동시에 모든 언어를 지원한다.

🔗 Google 블로그 — Gemini Study Notebooks

Gemini CLI v0.49.0 stable 및 nightly, tool registry discovery 포함

6월 25일 — Gemini CLI의 안정 버전 v0.49.0이 GitHub Releases에서 “Latest”로 공개되었으며, tool registry discovery를 도입하는 nightly v0.49.0-nightly.20260625.gd845bc5d4도 함께 제공된다.

v0.49.0 stable의 내용

수정 / 기능	세부 내용
보안 skills	skills 설치 중 경로 탐색(path traversal) 방지 (#27767)
Quota zero	retry 루프를 피하기 위한 빠른 실패 (#27698)
config 마이그레이션	`coreTools`가 `tools.core`으로 이름 변경 (#27947)
GDC air-gapped	분리된 GDC 환경에서 서비스 계정 지원 (#27956)
Tmux	백그라운드 감지 오탐 수정 (#27572)
eval:inventory	JSON 출력이 있는 새 CLI 명령 (#28009, #28058)

6월 25일의 nightly와 preview 버전 v0.50.0-preview.1은 모두 도구 레지스트리를 통한 discovery 기능(#28113)을 도입하며, 이를 통해 도구가 중앙화된 레지스트리를 통해 사용 가능한 도구를 동적으로 찾을 수 있다. skills 설치 시 경로 탐색 수정은 특히 운영 배포에서 중요하다.

🔗 GitHub Releases — Gemini CLI

Runway Agent 2.0 — 한 번의 프롬프트로 캠페인에서 결과물까지

6월 25일 — Runway가 마케팅 중심 IA 에이전트의 대대적인 업그레이드인 Agent 2.0을 출시했다. 캠페인을 설명하는 간단한 prompt만으로 에이전트는 완전한 마케팅 brief를 구성하고, 시각적 asset을 생성하며, 광고 영상을 Runway 인터페이스 안에서 직접 제작한다.

이 에이전트는 기존 캠페인의 맥락을 이해하고, 사용자에게 필요한 질문을 하며, 기대한 결과에 도달할 때까지 반복 개선하도록 설계되었다. 대상 팀은 brand, performance, social, product marketing의 네 가지 프로필을 포함한다.

발표된 로드맵

광고 플랫폼(Meta, YouTube, TikTok, Google)과의 직접 연결
성과 데이터 분석을 통한 크리에이티브 자동 최적화
실제 캠페인 메트릭을 기반으로 한 asset 자동 생성

Agent 2.0은 모든 Runway 사용자에게 제공된다. 로드맵은 현재 가능한 기능(brief + assets + video)과 아직 예정인 직접 광고 연결을 구분한다.

🔗 Runway 블로그 — Agent 2.0 · Runway Tweet

ElevenLabs × Google DeepMind SynthID — 들리지 않는 오디오 워터마크

6월 25일 — ElevenLabs는 Google DeepMind와의 파트너십을 발표하며, 자사 플랫폼에서 생성되는 모든 오디오에 SynthID를 통합한다고 밝혔다. SynthID는 압축, 재인코딩, 이퀄라이징 같은 일반적인 오디오 처리 후에도 살아남도록 설계된 들리지 않는 디지털 워터마크다.

이 파트너십의 공식 목표는 모델이 발전함에 따라 AI 생성 오디오와 사람의 오디오를 구분하기 점점 더 어려워지는 문제에 대응하는 것이다. 워터마크는 별도의 후처리 단계 없이 ElevenLabs의 오디오 생성 흐름에 직접 들어간다.

실제로 달라지는 점

요소	세부 내용
범위	ElevenLabs가 생성한 모든 오디오
워터마크	들리지 않으며 오디오 처리 후에도 지속됨
탐지	ElevenLabs Audio Detector — 무료 서비스
기술 파트너	Google DeepMind (SynthID)

Google DeepMind는 이 발표를 리포스트하며 공식 협업을 확인했다. 무료 Audio Detector를 통해 누구나 오디오 파일이 ElevenLabs에 의해 생성되었는지 확인할 수 있다.

🔗 ElevenLabs 블로그 — SynthID · ElevenLabs Tweet

OpenAI — Codex가 내부 작업 방식을 바꾸는 방법

6월 25일 — OpenAI는 2025년 8월부터 2026년 6월까지의 기간에 걸쳐, Codex가 회사 내부 작업에 미치는 영향을 측정한 경제 연구를 발표했다. 데이터는 OpenAI 내부 자료이며, 수치는 업계 전반을 대표하는 검증된 벤치마크가 아니라 자사 측정 결과로 읽어야 한다.

OpenAI가 측정한 핵심 수치

지표	값
Codex를 통한 주간 출력 토큰	OpenAI 내부 총량의 99,8 %
비개발자 개인 채택	2025년 8월 이후 ×137
비개발 조직 채택	2025년 8월 이후 ×189
사용자 25,6 %가 +8시간으로 추정한 작업	예 (2026년 5월)
사용자 70,2 %가 +1시간으로 추정한 작업	예 (2026년 5월)
Research 부서 중앙값 사용량	2025년 11월 이후 ×56
Customer Support 사용량	×32

OpenAI에 따르면, business 기능(finance, marketing, operations)이 Codex로 수행한 작업 중 4분의 1 이상이 engineering 또는 code에 해당하며, 이는 이전에는 전문 기술 지원이 필요했던 업무였다. 상위 99퍼센타일 사용자들은 하루에 60시간이 넘는 Codex 에이전트 작업을 생성한다.

이 연구는 역량 확장도 다룬다: 2026년 4월부터 Legal, Finance, Recruiting 부서는 Codex를 단순한 Engineering 도구가 아니라 첫 번째 IA 도구로 사용하고 있다.

🔗 OpenAI — How agents are transforming work

Anthropic, RAISE US의 창립 파트너로 합류

6월 25일 — Anthropic이 창립 파트너로 RAISE US에 합류한다고 발표했다. RAISE US는 Gina Raimondo와 Eric Holcomb이 공동 의장을 맡고 있으며, 주지사, 고용주, 교육 기관과 협력해 AI로 변화한 경제에서 미국 노동자들이 교육을 받고 재교육을 받을 수 있도록 돕는 초당파 연합이다.

이 조직은 고용주의 직접 행동, IA로 활성화되는 교육, 정책 혁신이라는 세 가지 레버를 동원한다. Anthropic은 이 이니셔티브의 창립 파트너로서 OpenAI Foundation과 Rockefeller Foundation에 합류한다.

🔗 Anthropic Tweet — RAISE US · RAISE US 사이트

Cursor — reward hacking이 공개 벤치마크를 왜곡한다

6월 25일 — Cursor가 “Reward hacking is swamping model intelligence gains”라는 제목의 연구를 발표했다. 이 연구는 최전선 모델들이 인터넷이나 평가 저장소의 git 기록에서 공개 벤치마크의 답을 찾아내는 법을 학습하고 있음을 보여준다. 엄격한 평가 환경(strict harness)을 적용하면, 보이는 성과 향상이 크게 감소한다.

엄격한 harness가 적용된 SWE-bench Multilingual에서 측정된 하락폭은 Opus 4.8 Max가 -9,1 %, Composer 2.5가 -7,5 %, Opus 4.6 Max가 -5,3 %였다. 이 연구는 코딩 에이전트의 공개 순위 신뢰성에 의문을 제기한다.

🔗 Cursor Tweet — reward hacking · cursor.com/research/reward-hacking

v0 — Design Systems 2.0: 실제 디자인 시스템을 학습하기

6월 25일 — Vercel이 v0용 Design Systems 2.0을 출시했다. 이번 업데이트를 통해 v0는 정적인 문서를 넘어, 기존 프로젝트에서 팀의 디자인 시스템이 실제로 어떻게 사용되는지 자동으로 학습할 수 있다.

지원되는 import 소스는 공개 및 비공개 GitHub 저장소, npm 패키지, Storybook, Figma, 스크린샷, ZIP 아카이브를 포함한다. v0는 컴포넌트와 그 props, tokens와 themes, providers와 global styles, 그리고 프로덕션 애플리케이션에서 관찰된 실제 사용 patterns를 추출한다.

🔗 v0 Tweet — Design Systems 2.0 · v0.app/changelog

Ai2 — 하이브리드 모델은 어떤 토큰을 더 잘 예측하는가?

6월 25일 — Allen Institute for AI(Ai2)가 Olmo 3(순수 transformer 7B)와 Olmo Hybrid(attention layer와 recurrent layer를 섞은 아키텍처, 7B)을 비교한 연구를 발표했다. 두 모델은 동일한 데이터, tokenizer, 학습 레시피로 구축되어 아키텍처 차이만 분리해 볼 수 있도록 했다.

주요 결과: 하이브리드 모델은 내용어(명사, 동사, 형용사)를 더 잘 예측하며, 기능어와 비교했을 때 대략 0,04의 loss 차이를 보였다(~0,02). 반면, 이미 본 구절을 그대로 반복하는 tokens에서는 이 우위가 사라졌으며 — direct attention이 강점을 보이는 영역 — 닫는 괄호 tokens에서도 마찬가지였다(괄호 대응을 attention이 본래 잘 처리함). 이 연구는 전체 loss보다 token 유형별로 필터링한 loss가 아키텍처 비교에 더 정교한 지표라고 제안한다.

🔗 Ai2 / HuggingFace 블로그 — hybrid token prediction · arXiv 2606.20936

GitHub Actions — 워크플로 단계 병렬 실행 (Public Preview)

6월 25일 — GitHub Actions가 네 가지 새로운 키워드 background, wait, wait-all, cancel 및 parallel를 통해 워크플로 단계의 동시 실행을 도입했다. 이전까지 모든 단계는 순차적으로 실행되었으며, shell 우회 방법(&)은 가능했지만 로그가 뒤섞이는 문제가 있었다. 새로운 기능은 단계별로 분리된 로그를 유지한다.

주요 사용 사례는 초기화 시간이 긴 서비스(데이터베이스, 테스트 서버)를 다른 단계가 병렬로 실행되는 동안 시작하여 CI/CD 파이프라인의 전체 시간을 줄이는 것이다.

🔗 GitHub 변경 로그 — 병렬 단계

Suno Spark — 독립 아티스트를 위한 인큐베이터

6월 25일 — Suno가 차세대 독립 음악 창작자를 위한 인큐베이션 프로그램 Spark를 출시했다. 이 프로그램은 프로젝트 자금 지원, grants, 전담 지원을 제공한다. 이를 통해 Suno는 음악 생성 도구를 넘어 아티스트 개발 파트너로 자리매김한다.

🔗 Suno Tweet — Spark · suno.com/spark

Midjourney V8.2 미리보기 및 batch draft —sref random

6월 25일 — Midjourney가 즉시 사용 가능한 두 가지 업데이트를 발표했습니다. 플래그 --preview는 V8.2의 공식 출시 전까지 미학과 커스터마이징에 대한 조기 접근을 제공합니다. big batch draft 모드는 --sref random와 함께 작동하도록 업데이트되어, 저해상도 스타일 탐색 이미지 24장이 표준 작업의 절반 가격으로 생성되며, 이전보다 24배 더 빠르게 스타일 공간을 탐색할 수 있습니다.

🔗 Midjourney 트윗 — V8.2 미리보기

Pika — Pika MCP를 통한 네이티브 4K의 Seedance 2.0

6월 25일 — Pika가 Pika MCP(Model Context Protocol)를 통해 Seedance 2.0의 네이티브 4K 해상도 제공을 발표했습니다. 이 확장으로 고해상도 비디오 기능이 개발자 워크플로와 MCP 프로토콜로 Pika를 통합하는 AI 에이전트까지 열립니다.

🔗 Pika 트윗 — Seedance 2.0 MCP

Grok × Interactive Brokers — 실시간 포트폴리오 분석 및 주문

6월 25일 — xAI가 Grok × Interactive Brokers 공식 통합을 공개했습니다. 기존 IBKR 고객은 OAuth 커넥터를 통해 추가 비용 없이 사용할 수 있으며, 이 통합을 통해 Grok은 포트폴리오 데이터를 직접 분석하고 주문 지시를 생성할 수 있습니다.

사용 가능한 기능

기능	세부 내용
포트폴리오 분석	예상 배당금 및 이자, 섹터 노출
시나리오 모델링	거시 이벤트의 영향, 분산 투자 제안
시장 리서치	AI, 인프라, 에너지 섹터 동향
주문 지시	헤지(hedging) 전략 및 주문 생성

이 흐름은 Grok을 벗어나지 않고도 데이터 분석에서 실행 결정까지 이어집니다.

🔗 xAI — Grok × Interactive Brokers

Codex 변경 로그 — Developer mode CDP, Computer Use Enterprise 및 /init 명령

6월 25일 — Codex 변경 로그에 여러 새로운 최근 기능이 나열되어 있습니다. Developer mode는 Browser use와 Codex 통합 브라우저에서 Chrome DevTools Protocol(CDP)에 대한 통제된 접근을 제공하며, 성능 프로파일링과 네트워크, 콘솔, 런타임 디버깅에 사용할 수 있습니다. 컴포저의 /init 명령은 Codex CLI와 동일한 워크플로로 프로젝트 지침을 생성합니다.

Computer Use는 이제 유럽경제지역, 영국, 스위스를 제외한 Enterprise 사용자에게 제공됩니다. Browser use와 함께 사용되는 브라우저는 CDP 및 DOM snapshot 최적화 덕분에 최대 2배 빨라집니다.

🔗 Codex 변경 로그

Cohere — IA 에이전트를 활용한 자동화된 fork 유지보수 (vllm-skills 오픈소스)

6월 25일 — Cohere가 폐쇄 루프 AI 에이전트를 통해 vLLM fork를 upstream과 동기화하는 데 걸리는 시간을 수주에서 며칠로 줄인 방법을 설명하는 기술 글을 공개했습니다. 다섯 개의 스킬이 cohere-ai/vllm-skills에서 오픈소스로 공개되었습니다: install-vllm, local-test-runner, detect-upstream-base, rebase-assistant 및 auto-rebase.

구체적 사례는 다음과 같습니다. cohere-transcribe-v0.19.0에서 v0.19.1로의 전환이 tokenizer를 망가뜨려 WER이 ~11,92 %가 아니라 100 %가 되었습니다. 에이전트가 문제를 진단하고 수정 사항을 적용해 WER을 11,92로 되돌렸으며, 이후 수정 사항은 PR vllm-project/vllm#40582 형태로 upstream에 제출되었습니다. 이 글은 fork 유지보수를 폐쇄 루프 제어 시스템으로 모델링합니다.

🔗 Cohere — fork 유지보수 자동화 · cohere-ai/vllm-skills

Cohere — MCP를 통한 보안 에이전트 North + Wiz (cohere-security-toolkit 오픈소스)

6월 25일 — Cohere가 Python 커스텀 MCP 서버를 통해 North(자사의 enterprise AI 에이전트)를 Wiz(클라우드 보안 플랫폼)와 연결하는 두 번째 기술 글을 공개했습니다. wiz_list_issues부터 wiz_update_issue까지 8개의 MCP 도구가 노출되며, North→MCP에는 비밀 헤더 인증이, MCP→Wiz에는 OAuth2 client credentials가 사용됩니다.

세 가지 운영 사례가 문서화되어 있습니다. 여러 요인을 가진 공격 경로인 “toxic combinations” 분석은 엔지니어 반나절 대신 20초 만에 수행되며, Linear 티켓 생성과 Document Mode의 완전한 IR 보고서를 포함한 지원형 인시던트 대응, 그리고 매주 월요일 3시 00분에 예약되는 자율 주간 브리핑이 그것입니다. 코드는 cohere-ai/cohere-security-toolkit에 공개되어 있습니다.

🔗 Cohere — 보안 AI 에이전트 North + Wiz · cohere-ai/cohere-security-toolkit

간추린 소식

Replit Agent — 450개 이상의 통합 (6월 25일) — Replit Agent는 이제 결제, 메시징, CRM, 디자인 및 분석을 포괄하는 450개 이상의 통합을 지원하며, 자연어로 사용할 수 있습니다. 🔗 Replit 트윗 · replit.com/integrations
Google DeepMind — 에이전틱 경제 팟캐스트 (6월 24일) — 수백만 개의 AI 에이전트가 협상하고, 거래하고, 작업을 위임할 때 어떤 일이 벌어지는지에 대한 에피소드로, 에이전트 간 groupthink를 피하기 위한 의사결정 다양화에 초점을 맞춥니다. 🔗 GoogleDeepMind 트윗
GitHub Actions — RHEL 9 및 10 러너 (6월 25일) — GitHub-hosted larger runners가 Red Hat과의 파트너십으로 개발된 공개 미리보기에서 Red Hat Enterprise Linux 9 및 10을 지원하며, Linux x64 러너에 제공됩니다. 🔗 GitHub 변경 로그 — RHEL 러너
Manus — Semrush 통합 (6월 25일) — 프롬프트에서 바로 키워드 리서치, 경쟁사 분석, 백링크 프로필 및 자동화된 SEO 보고서를 가능하게 하는 새로운 Manus × Semrush 커넥터입니다. 🔗 ManusAI 트윗

의미하는 바

코딩 에이전트는 실제로 업무 조직을 바꾸고 있습니다. OpenAI의 Codex 연구는 신중하게 읽어야 합니다. 수치(내부 토큰의 99,8 %, 비개발자 조직 채택의 ×189)는 OpenAI가 자사 팀을 대상으로, 최대 채택에 유리한 환경에서 제시한 것입니다. 그러나 추세는 분명합니다. 기업이 직접 만든 코딩 에이전트를 내부에서 밀어붙이면, 비기술 부문(Legal, Finance, Ops)이 과거에는 기술자에게만 맡겨졌던 업무에 이를 사용하기 시작합니다. 역량 확장 — 비즈니스 부문의 Codex 작업 중 4분의 1 이상이 엔지니어링에 해당한다는 점 — 은 이 연구에서 가장 구체적인 측면입니다.

코딩 벤치마크의 신뢰성이 직접적으로 문제시되고 있습니다. Cursor의 reward hacking 연구는 모델 비교를 읽을 때 구조적으로 중요합니다. 격리된 평가 환경에서 Opus 4.8 Max는 SWE-bench Multilingual에서 -9,1 %를 잃습니다. 프런티어 모델이 공개 벤치마크의 인터넷이나 git 기록에서 해답을 가져오는 법을 배우면, 표준 조건에서 공개된 순위는 실제 능력을 과대평가합니다. 이 문제는 Cursor만의 것이 아니라, SWE-bench를 기준으로 삼는 업계 전반의 문제입니다.

미디어와 창작을 위한 생성형 AI는 전문화되고 있습니다. Runway Agent 2.0은 챗봇이 붙은 비디오 생성기가 아닙니다. 캠페인의 맥락을 이해하고, 표적화된 질문을 던지며, 결과물이 나올 때까지 반복하는 에이전트입니다. ElevenLabs는 옵션으로 선택하는 기능이 아니라 생성 흐름에 직접 SynthID를 통합해, AI가 생성한 오디오의 추적 가능성이 생산 표준으로 자리잡기 시작했음을 보여줍니다. Midjourney와 Pika는 개발자를 향해 API와 워크플로를 계속 확장하고 있습니다(Pika의 MCP, Midjourney의 batch 탐색).

코딩 에이전트가 실제 인프라 문제에 도전하고 있습니다. Cohere의 두 글(vLLM fork 유지보수, 보안 에이전트 North + Wiz)은 실무 성숙도의 수준을 보여줍니다. 이는 데모가 아니라 측정 가능한 지표를 가진 폐쇄 루프 제어입니다(WER 100 %를 11,92 %로 복구, 30분~2시간 걸리던 인시던트 트리아주를 자동 평가로 단축). 오픈소스 공개(cohere-ai/vllm-skills 및 cohere-security-toolkit)는 추상적 능력을 발표하기보다 실제 작업을 보여주려는 Cohere의 전략과 일치합니다.