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TL;DRGoogle은 2026-01-11(현지 발표 기준) AI 쇼핑 에이전트가 상거래를 "표준 방식"으로 수행하도록 돕는 Universal Commerce Protocol(UCP)을 공개했다.2026-01-13 소비자 감시 단체 성격의 기관( Groundwork Collaborative )이 "오용·소비자 가격 상승" 가능성을 경고했고, Google은 이를 반박하며 가드레일을 강조했다.UCP는 /.well-known/ucp에서 프로필을 발견하고, REST/MCP/A2A 등 다양한 바인딩으로 체크아웃을 호출하도록 설계됐다.논쟁의 핵심은 "에이전트가 구매를 대행하는 표준"이 편의성과 상호운용성을 주는 동시에, 개인화 가격·다크패턴·책임소재 문제를 더 크게 만들 수 있느냐는 지점이다.본문1) 무슨 일이 있..

TL;DRMeta는 2025-12-29(미국 현지 기준) 범용 AI 에이전트 스타트업 Manus 인수를 발표했고, 주요 외신은 "계약 조건 비공개"로 전했다. (Reuters)Manus는 "고급 AI를 실제 업무를 끝까지 수행하는 확장 가능·신뢰 가능한 시스템(Execution layer)으로 바꾸는 기술"을 강조한다. (Manus)Manus는 자체 업데이트에서 2025-12-17 기준 $100M ARR(연간 반복 매출)과 147T 토큰 처리, 80M 가상 컴퓨터 생성 등을 공개했다(자체 발표). (Manus)외신 보도에 따르면 거래 규모는 20억 달러 이상(WSJ) 혹은 약 25억 달러 수준(axios, 직원 리텐션 포함)으로 거론되지만, Meta는 금액을 공식 공개하지 않았다. (The Wall St..

MCP(Monte Carlo Prediction)란 무엇인가요?강화학습에서는 에이전트가 환경과 상호작용하면서 어떤 상태(state)가 얼마나 좋은지를 학습하게 됩니다. 이때 상태의 가치를 예측하는 대표적인 방법 중 하나가 MCP(Monte Carlo Prediction) 입니다.예시로 쉽게 설명드리겠습니다예를 들어, 어떤 게임을 여러 번 플레이한 뒤 특정 위치에서 시작하면 평균적으로 200점이 나온다는 사실을 알게 되었다고 가정해보겠습니다. 이렇게 여러 번의 경험을 바탕으로 기대 보상을 계산하는 방식이 바로 MCP입니다.즉, 한 번의 경험으로 결정하지 않고, 여러 번의 시도를 통해 어떤 상태에서 얼마만큼의 보상을 기대할 수 있는지를 예측하는 방식입니다.MCP의 핵심 아이디어전체 에피소드(처음부터 끝까지의..